计算机应用研究

作者：孙辉,邓志诚,赵嘉,王晖,

单位：南昌工程学院a.信息工程学院;b.鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室;c.江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,南昌330099；

关键词：粒子群优化算法,优质粒子,动态空间变异,莱维飞行,

基金：国家自然科学基金资助项目(61663029,51669014,61663028)；江西省杰出青年基金资助项目(2018ACB21029)；江西省杰出青年人才计划资助项目(20171BCB23075)；江西省自然科学基金资助项目(20171BAB202035)；江西省教育厅落地计划资质项目(KJLD13096)；江西省2018年度研究生创新专项资金项目(YC2018-S422)；南昌工程学院2018年大学生创新创业训练计划项目；；

针对粒子群优化算法进化前期需大幅维度变动以搜索更多新区域，后期因仅有几维未达到最优解而陷入局部最优等问题进行研究，提出优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法。在挑选出优质的个体最优粒子后，选择其两个不同维度，使其中一个维度向另一维作莱维飞行，得到新的变异维度值，且进行变异的维度随迭代次数的增加而减少，种群多样性进一步提高，勘探与开发能力得到平衡。将提出的算法与新近改进的高水平粒子群算法在12个基准函数上进行比较，实验结果表明该算法在求解精度和收敛速度上更具优势。

来源：2020年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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