具有动态拓扑结构的聚类粒子群算法研究

摘要

从增加种群多样性和信息交流能力出发,结合K-means聚类算法和Ring型拓扑结构的特点,提出了一种动态拓扑结构的改进算法（KPSO）。在粒子信息交流中,提出两种位置和速度更新方式,并通过Bench-mark函数优化问题测试,比较了KPSO算法与经典PSO的各种性能。对KPSO的重要参数聚类数K、种群规模N的选择进行了组合实验测试。结果表明,改进后的KPSO求解复杂优化问题性能良好,在搜索精度和速度上优势明显,对于不同的种群规模选择不同的聚类数对算法有重要影响。