10.3969/j.issn.0372-2112.2018.01.016
基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法
在继承综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer,CLPSO)全局探索优势的基础上,引入具有高效收敛性能的传统局部搜索(Orthodox Local Search,OLS)方法,提出了基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法(Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm with Adaptive starting strategy of Local Search based on Quasi-Entropy,ALSQE-HPSO).采用拟熵指标解决何时启动OLS这一关键问题.对8个标准函数的10维和20维问题的测试结果,表明了ALSQE-HPSO算法的性能优势.本文提出的算法也与包含两种基于CLPSO的改进算法和一种带OLS的粒子群算法在内的其他6种改进粒子群算法进行了对比,实验结果表明ALSQE-HPSO算法的性能优于对比算法.
进化算法、粒子群优化、自适应策略、局部搜索、种群多样性
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TP182;TP391(自动化基础理论)
国家自然科学基金61571336,61603280,71372202
2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
110-117
