為使粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化過(guò)程的多樣性與收斂性得到合理解決,以提高算法優(yōu)化性能,基于種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與粒子變異提出兩種粒子群改進(jìn)算法RSMPSO和RVMPSO.改進(jìn)算法將具有信息定向流動(dòng)的閉環(huán)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或四邊形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相結(jié)合,促使粒子在前期尋優(yōu)過(guò)程中具有較高的多樣性,保證搜索的廣度,而在后期滿(mǎn)足粒子群的整體收斂性,保證尋優(yōu)的精度.同時(shí),將布谷鳥(niǎo)搜索算法(CS)中的偏好隨機(jī)游走變異策略引入改進(jìn)算法中,增強(qiáng)粒子跳出局部最優(yōu)的能力.對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)表明,所改進(jìn)的PSO算法與其他6個(gè)對(duì)比算法相比不僅操作簡(jiǎn)單,優(yōu)化精度高,而且在算法收斂性及穩(wěn)健性方面都有著更出色的表現(xiàn).

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本文編號(hào)：4001201