多种群随机差分粒子群优化算法及其应用.PDFVIP

第３８卷第４期 哈　 尔　 滨　 工　 程　 大　 学　 学　 报 Ｖｏｌ．３８ №．４ ２０１７年４月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈａｒｂｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ａｐｒ．２０１７ 多种群随机差分粒子群优化算法及其应用 王皓，高立群，欧阳海滨 （东北大学 信息科学与工程学院，辽宁沈阳 １１０８１９） 摘　 要：为提高粒子群算法的寻优性能，提出了一种新的多种群随机差分粒子群优化算法。 该方法将种群随机分 组，利用基于吸引概率的轮盘赌方法确定其可能有哪些信誉好的足球投注网站方向。 寻优效果预期不明显时，进行子种群内部随机差分进 化寻优，以增加寻优方向的随机性和多样性。 并给出了一种新的约束处理方法，对种群粒子进行动态划分，仅对部 分粒子进行速度更新和位置更新，提高了有哪些信誉好的足球投注网站速度。 并将所提出算法应用于数值优化问题和焊接梁设计问题。 仿 真结果表明，所提出算法在处理多峰函数问题时，寻优精度高，收敛速度快。 在处理有约束问题时，提出的处理约 束的方法，明显缩短了寻优时间。 算法在处理复杂的无约束问题和有约束问题上均具有很好地寻优性能。 关键词：粒子群优化算法；多峰问题；约束优化；轮盘赌方法；差分进化；速度更新；位置更新；有哪些信誉好的足球投注网站速度；数值优化； 焊接梁设计 ＤＯＩ：１０１１９９０／ ｊｈｅｕ．２０１５１２０１７ 网络出版地址：ｈｔｔｐ：／ ／ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／ ２３．１３９０．ｕ０７１５．０１０．ｈｔｍｌ － － － 中图分类号：ＴＰ３０１６　 文献标志码：Ａ　 文章编号：１００６ ７０４３（２０１７）０４ ０６５２ ０９ Ｍｕｌｔｉ⁃ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｒａｎｄｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ＷＡＮＧ Ｈａｏ，ＧＡＯ Ｌｉｑｕｎ，ＯＵＹＡＮＧ Ｈａｉｂｉｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０８１９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ， ａ ｎｅｗ ｍｕｌｔｉ⁃ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｒａｎｄｏｍ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｂａｓｅｄｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｒａｎｄｏｍｌｙ ｄｉ⁃ ｖｉｄｅｓ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｎｔｏ ｓｅｖｅｒａｌ ｇｒｏｕｐｓａｎｄｕｓｅｓｔｈｅｒｏｕｌｅｔｔｅｗｈｅｅｌ ｍｅｔｈｏｄ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｔｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｔｏ ｄｅ⁃ ｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅ ｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．Ｗｈｅｎｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｉｓｎｏｔ ｏｂｖｉｏｕｓ，ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｒａｎ⁃ ｄｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ａ ｎｅｗ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｂ⁃ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ａｉｍｉｎｇ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｒａｎｄｏｍｎｅｓｓ ａｎｄ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ａ ｎｅｗ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ ｄｉｖｉｄｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ． Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｉｍ