基于遗传算法的粒子群优化算法研究

摘要

针对粒子群算法进行复杂的多模态函数优化时易陷入局部极值和搜寻效率低的问题，提出了一种新的混合粒子群算法GA-PSO,即把遗传算法和粒子群算法相结合，利用遗传算法大范围搜索能力和固有的并行性，结合粒子群算法参数少，运行简单的特点,加强了粒子群全局搜索能力,提高了粒子群的收敛效果，通过对连续的复杂多模态函数仿真,表明了该算法的有效性和可行性，特别是对于具有很多个局部极值点的复杂多模态函数的全局优化，该算法能精确地有效地找到全局最佳值。