粒子群算法拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究.pdf

1、自然界中生物體為適應(yīng)環(huán)境不斷進(jìn)化的自適應(yīng)能力使許多在人類看來復(fù)雜的優(yōu)化問題得到了完美的解決。近年來一些建立在自然生態(tài)系統(tǒng)機(jī)制下的仿生優(yōu)化算法不斷出現(xiàn)如蟻群算法、粒子群算法、人工魚群算法等，豐富了現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)，也為傳統(tǒng)技術(shù)難以解決的優(yōu)化問題提供了一種全新的解決方案。工業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域中的多數(shù)實(shí)際問題的復(fù)雜程度正在日益增加，出現(xiàn)了大量無法在可接受的時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解的問題。傳統(tǒng)的規(guī)劃技術(shù)己經(jīng)無法滿足求解這類問題的需求，因此需要一種更高效更實(shí)用的優(yōu)

2、化算法。作為一種新的群體智能方法，粒子群算法是一種非常實(shí)用的優(yōu)化工具，其在處理高維以及缺乏領(lǐng)域知識(shí)的問題時(shí)效果明顯。粒子群算法的核心思想源于自然界中生物群體的覓食活動(dòng)，算法本身具有原理簡(jiǎn)單、收斂速度快、精度高等優(yōu)勢(shì)，自提出之后在數(shù)值優(yōu)化領(lǐng)域中得到了廣泛關(guān)注。
　　 本文主要對(duì)粒子群算法中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是粒子群算法中粒子之間的連接方式，不同的連接方式對(duì)粒子群算法的收斂精度和收斂時(shí)間都會(huì)有影響。因此，在對(duì)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試時(shí)

3、，采用合理的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)使粒子群算法得到更好的收斂結(jié)果。本文先采用基本的粒子群算法對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，采用相同的測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)粒子群算法的影響。之后采用改進(jìn)后的粒子群算法對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行驗(yàn)證，這種改進(jìn)包括兩個(gè)方面，一方面是對(duì)粒子的數(shù)目進(jìn)行調(diào)節(jié)，使粒子群算法在搜索過程的早期具有較多的選擇，即粒子具有更強(qiáng)的多樣性，而在算法的后期，減少粒子的數(shù)目，使算法的收斂時(shí)間更短；另一方面對(duì)粒子群算法中粒子的初值進(jìn)行固定賦值，使粒子群算法中的粒子