Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (7): 1647-1652.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.07.41
於世为1,2,3, 魏一鸣1,2, 诸克军3
YU Shi-wei1,2,3, WEI Yi-ming1,2, ZHU Ke-jun3
摘要:
提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_sizeM个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_sizeM个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。