粒子群优化算法使用反向学习技术可以提高性能.然而,现有的反向学习粒子群优化算法仅采用粒子最大最小边界计算反向解,没有充分利用群体搜索经验.针对此问题,提出了一种邻域重心反向学习策略,使用邻域重心作为参考点计算反向解,充分吸收群体搜索经验的同时保持种群多样性;采用收缩因子拓展反向解搜索范围,增加找到更高质量解的机率.在典型的基准测试函数、CEC’13测试函数和一个实际工程优化问题上进行验证,实验结果说明了邻域重心反向学习策略的有效性和本文算法的竞争力.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
