基于竞争学习的粒子群优化算法设计及应用

摘要

针对传统PSO算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO);在CLPSO中,首先通过动态计算粒子的适应度值将种群分成优选、合理和疏离3个子群;其次,根据3个子群中粒子的进化特性,为3个子群分别设计了不同的更新变异方式;然后,利用12个基准测试函数对算法的性能进行了验证;实验结果表明,所提的竞争学习策略能够有效克服经典PSO算法在处理复杂多峰问题时容易陷入局部最优的缺陷;最后,利用CLPSO算法优化模糊神经网络的参数设计CLPSO-FNN算法,并利用其建立出水氨氮软测量模型,实验表明,CLPSO-FNN软测量模型能够更精确、更实时地测量出水氨氮浓度.