随机全局最优个体的粒子群优化算法

在基本粒子群优化算法中,群体中生成的gBest完全取决于最优适应度。随机全局最优个体的粒子群优化算法里进行的改进是gBest的选择不完全取决于最优适应度,而是个体适应度越高,其被选择作gBest的概率就越大。实际选择方式很多,可采用与适应度成比例的概率进行选择的方式,即通过pSelect=Fi/sum(F)作为第i个粒子被选作gBest的选择概率。也可以用轮盘赌方式的方式来决定哪个粒子被选作gBest。在算法中有超常个体,应降低超常粒子的适应度。在算法收敛的情况下应提高粒子间适应度的差异。



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