混合粒子群算法的研究與應用.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是基于群智能方法的演化計算技術，它是一種基于群體的優(yōu)化工具，同時也是一種基于迭代的優(yōu)化工具。粒子群優(yōu)化算法的基本思想是通過群體中個體之間的協(xié)作和信息共享來尋找最優(yōu)解，系統(tǒng)初始化為一組隨機解，通過迭代搜尋最優(yōu)解，粒子（潛在的解）在解空間追隨最優(yōu)的粒子進行搜索。粒子群優(yōu)化算法具有算法簡單、搜索速度快且范圍大等特點，只需很少的代碼和參數(shù)，容易實現(xiàn)且易于調整參數(shù)，所以被廣泛應用于各個領域。
　　但在長期的實踐中發(fā)現(xiàn)粒子群算法

2、存在易過早收斂的缺點，考慮到人工免疫算法可以利用免疫系統(tǒng)的多樣性來保持群體的多樣性，基于此本文將人工免疫思想引入粒子群優(yōu)化算法中，設計了一種人工免疫粒子群混合算法?；旌纤惴ǖ幕舅枷胧?將粒子群算法中的粒子同時視為免疫算法中的抗體，粒子的適應度評價也與抗體親和力的評價一致。
　　數(shù)值分析和實驗表明，改進后的混合算法不僅具有粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)點，還有效的保持了群體多樣性，避免了過早收斂的劣勢。將粒子群算法和免疫粒子群算法同時應用于物