一种基于RBF代理模型的高效粒子群优化方法

摘要

一种基于RBF代理模型的高效粒子群优化方法，包括以下步骤：初始化种群，在搜索空间中采样生成NP个个体作为初始种群，对个体进行评价，加入到样本数据集；预选择，构建全局代理模型，使用粒子群算法作为优化器进行预选择；局部搜索，对种群个体的邻域构建局部代理模型，使用粒子群算法作为优化器进行选择，得到局部搜索的更优个体；更新，使用局部搜索得到的更优个体引导种群进行速度更新和位置更新，排序后选择部分个体更新种群和样本数据集；判断是否满足终止条件；通过局部搜索提取引导信息，在有限的适应度评价次数下保证种群的收敛能力，提高粒子群算法优化效率；具有种群收敛速度加快的特点。