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基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

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第 14卷ꢀ 第 4期

2009年 8月

哈尔滨理工大学学报

Volꢀ 14 Noꢀ 4

Aug. 2009

ꢀ

JOURNAL OF HARBIN UN IVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

ꢀ

ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ

基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

满春涛¹, ꢀ 王 ꢀ 昆¹, ꢀ 张礼勇²

( 1. 哈尔滨理工大学自动化学院, 黑龙江哈尔滨 150080;

2. 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院, 黑龙江哈尔滨 150040)

摘ꢀ 要: 针对粒子群优化算法 ( PSO )易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题, 利用禁忌搜

索算法较强的ꢀ爬山ꢀ能力, 搜索时能够跳出局部最优解, 转向解空间的其他区域的特点, 提出了一

种新的基于禁忌搜索 ( TS)的混合粒子群优化算法 ( TS- PSO ), 并选用两个函数进行测试. 结果表

明, TS- PSO 比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度, 获得全局最优解.

关键词: 粒子群优化算法; 局部最优解; 禁忌搜索; 禁忌粒子群优化算法; 全局最优解

中图分类号: TP183

文献标志码: A

文章编号: 1007- 2683( 2009) 04- 0005- 04

A Hybrid Particle Swarm Optim ization A lgorithm Based on TS

MAN Chunꢀtao¹, ꢀ WANG K un¹, ꢀ ZHANG L iꢀyong²

( 1. School ofAutom ation, H arbin University of Science and Technology, H arbin 150080, China;

2. School ofM easureꢀcontrol Technology and C omm unicationsE ngineering, H arbin 150040, China)

Abstract: PSO algorithm w ill get struck at local optmi al solution easily and exist prem ature convergence. TS

algorithm has good hillꢀclimbing ab ility. It can escape from the local optimal solution and turn to other solution

space. A hybrid PSO algorithm based on TS is proposed. The expermi ental results of two test functions have shown

that the TSꢀPSO has faster convergence velocity and better globe optmi al solution.

K ey words: PSO algorithm; local op tim al solution; tabuꢀsearch; TSꢀPSO algorithm; better globe

op tmi al solu tion

法. 1999 年, C lerc通过对算法的数学研究证明 ^{[ 2]}

采用收敛因子能够确保算法的收敛性. ꢀ 与其他算

法相结合形成新的粒子群算法. Juang提出将 GA 与

PSO混合, 形成一个新的算法 HGAPSO^{[ 3]}. ꢀ 提高

种群多样性. 文 [ 4]中提出了一种基于生物免疫系

统的 MI - PSO. ꢀ提高收敛速度. 文 [ 5]中提出, 在

标准粒子群算法中加入减弱速度更新的策略 (简

RVU )来加速收敛速度. 本文把 PSO 与局部搜索能

力较强的 TS相结合, 避免了 PSO 易陷入局部最优

解, 提高了后期进化的收敛速度.

0ꢀ 引 ꢀ 言

粒子群优化算法 ( Particle Sw arm Optmi ization)

是一种基于群体的演化算法, 是通过群体内粒子间

的合作与竞争产生的群体智能指导优化策略, 最早

由 K ennedy和 Eberhart于 1995年提出 ^{[ 1]}. 由于其原

理十分简单, 所需参数也较少, 并且易于实现, 已经

被应用到很多的领域. 为改善 PSO 算法的收敛性和

总体性能, 研究者在算法的改进方面做了大量工作.

主要有以下几方面: ꢀ 通过参数来改进粒子群算

收稿日期: 2008- 05- 26

基金项目: 黑龙江省自然科学基金项目 ( F2007- 09)

作者简介: 满春涛 ( 1965ꢀ ), 男, 教授.

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