基于Logistic模型的动态群体微粒群算法

摘要

从生物学角度出发引入Logistic模型,提出了一种新的基于Logistic模型的动态群体微粒群算法.该算法中群体增长与生态学规律保持一致,通过适应值较好微粒杂交的方法产生新微粒以提高算法的多样性,当种群规模达到了环境负荷量时会由于资源短缺、疾病等因为造成种内竞争产生优胜劣汰现象,通过删除适应值变化率较小微粒,可提高种群的总体适应度.模拟实验表明该文提出的DPSO算法比SPSO和MPSO-TVAC具有更高的效率和较快的收敛速度,提高了种群微粒间的竞争.