一种求解高维优化问题的改进粒子群算法

摘要

本发明涉及的是一种求解高维优化问题的改进粒子群算法，这种求解高维优化问题的改进粒子群算法提出三种优化改进算子，通过评估当前最优个体所有维度的邻域信息，设计自适应优化进程的柯西扰动算子；根据群体中优劣个体所携带信息的差异性，构建具有学习能力的高斯变异算子，保证群体进化后期多样性的同时增强算法精细搜索的能力；考虑高维最优化问题解空间的复杂性，以个体的相对空间位置分布为密集度，综合考虑质量因素和密集度因素，建立概率转移算子，在算法执行初期加速收敛，且在算法执行后期避免早熟收敛。本发明所提智能算法对于高维最优化问题全局搜索能力强、收敛速度快、适用性优异。