基于动态多种群的粒子群优化算法

摘要

针对粒子群算法在解决高维非线性优化问题时存在易陷入局部最优的缺陷,文中提出了一种基于动态多种群的粒子群优化算法.该算法根据平均适应度值将种群划分为两个子种群,将低于平均适应度值的个体组成的子种群采用粒子群算法进行更新,其余个体组成的子种群采用自适应混沌粒子群算法进行更新;进化过程中,两个子种群规模根据平均适应度值的变化进行动态调整.标准测试函数的测试结果表明,所提出算法增加了种群的多样性,提高了算法全局搜索性能.