粒子群和人工鱼群协同进化的混合优化算法

协同进化思想

协同进化的原理可以解释为,算法采用多个种群,或将一个种群分为多个子群,各种群(或子群)在各自独立进化的同时相互间共享和交互信息,各种群不仅利用从外界获得的信息指导自身的搜索,同时还把探索得到的经验与其他种群分享,从而使得整个系统协同进化,直至获得最优解。

算法原理

粒子群和人工鱼群协同进化的混合优化算法就是一种基于协同思想,具有正反馈机制的粒子群和人工鱼群混合优化智能算法。该智能算法以提高PSO的全局搜索性能,提高AFSA的收敛速度、求解精度为重点。它将PSO群和AFSA群作为两个独立进化的群,同时放在整个搜索空间,同步进化。同时,采用评价机制,正反馈机制,让AFSA群跟踪PSO群的全局最优解,PSO群跟踪AFSA群的全局最优解。利用AFSA的快速找到全局极值邻域的能力来优化PSO易陷入局部的缺陷;利用PSO的快速收敛能力来提高AFSA的收敛速度和求解精度。通过实时信息迁移与知识共享,全面提高算法的收敛效率、求解精度和全局搜索性能。



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