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一种有效的多峰函数优化算法


□ 李 莉 李洪奇 谢绍龙

  收稿日期:2007-11-20;修回日期:2008-06-30

  基金项目:国家“十五”科技攻关课题资助项目(2001BA605A09)

  作者简介:李莉(1971-),辽宁沈阳人,博士研究生,主要研究方向为群智能、粒子群优化算法、数据挖掘(uplily@hotmail.com);李洪奇(1960-),男,辽宁昌图人,教授,博导,主要研究方向为智能信息处理、资源软件工程等;谢绍龙(1985-),男,硕士研究生,主要研究方向为地球信息处理与评价、粒子群优化算法*

  (中国石油大学 a.计算机科学与技术系; b.资源信息学院,北京 102249)

  摘 要:针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题,提出了一种新颖的小生境方法,无须小生境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化,判断各个粒子是否属于同一座山峰,使其追踪所在山峰的最优粒子飞行,进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单,不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端,而且解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验,验证了算法可以准确地找到所有山峰。

  关键词:粒子群算法;多峰值函数;小生境技术;Sobol序列

  中图分类号:TP18

  文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)10-2973-04

  Effective optimization algorithm for multimodal functions

  LI Lia, LI Hong-qia, XIE Shao-longb

  (a. Dept. of Computer Science & Technology, b. School of Resource & Information, China University of Petroleum, Beijing 102249, China)

  Abstract:This paper proposed a novel niche technique to solve the problem of parameters’ selection. Any parameters were unnecessary in this method. Through monitoring the changes of tangent value, particles were judged whether there were in the same hill and they would follow the best particle which was in the same hill with them. Each local best solution could be found in this way. The algorithm is easy to realize. So it not only can conquer the shortcoming the limitation of parameters but also only one solution can be found in particle swarm optimization algorithm. The typical numerical simulation results show that the improved algorithm is fairly effective.

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