环形综合学习粒子群算法研究

作者：林安平; 李翔^*; 于盈

来源：湘南学院学报, 2021, 42(05): 36-50.

• 综合学习
• 粒子群算法
• 勘探
• 开采

综合学习粒子群算法(CLPSO)具有较强的勘探能力,在多峰函数中表现出色.然而由于CLPSO取消了向全局最优学习环节,引起开采能力不足.为了进一步提高CLPSO的性能和适应性,本研究将环形粒子群算法(RPSO)和CLPSO相结合,提出了环形综合学习粒子群算法(RCLPSO).RCLPSO采用环形结构生成学习样本,并增加了向全局最优学习环节以增强开采能力.为验证RCLPSO的性能,采用国际进化计算大会单目标优化测试集(CEC2017)对RCLPSO进行测试,将测试结果与PSO-cf, CLPSO,HCLPSO,EPSO,ABC和CS六种算法进行比较.测试结果表明,RCLPSO具有较高的性能和较强的适应性,其综合表现优于六种对比算法.在拓谱雷达优化中,RCLPSO展示出较高的精度和较高的稳定性.

• 单位
  湘南学院