基于竞争侵略策略的粒子群算法

作者：安宁; 张军; 季伟东

来源：智能计算机与应用, 2020, 10(11): 73-78.

• 群体智能
• 竞争侵略
• 优化算法
• 粒子群

针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优及算法收敛速度慢的问题,提出基于竞争侵略策略的粒子群算法(Particle Swarm Optimization based on competitive aggression Strategy,CAPSO)。凭借高自由度的侵略性,自由粒子群中粒子与择优进化群中粒子进行比较,得出竞争最优,进而通过竞争池指导择优进化群更新,使CAPSO算法快速跳出局部最优,且提高算法收敛速度。使用8个标准测试函数分别对4个算法以及CAPSO算法进行仿真,对寻优结果进行分析。结果表明,CAPSO算法无论是在单峰函数问题还是多峰函数问题上,总体拥有优秀的寻优结果。

• 单位
  哈尔滨师范大学