论文研究混合粒子群优化算法.pdf

针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点，提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制，把基因换位和变异算子引入到算法中，构造出新的个体和个体基因的适应值函数，将适应值最差的基因进行变异。为减少算法计算量，采用耗散的粒子群算法结构。实验表明，该算法比只有一个适应值的粒子群算法具有更快的收敛速度。且具有很强的避免局部极小能力，其性能远远优于单一优化方法。