一種新的交叉粒子群算法及其應(yīng)用.pdf

1、粒子群算法是基于群集智能、受到人工生命研究結(jié)果的啟發(fā)而提出的一種現(xiàn)代優(yōu)化方法。作為一類隨機全局優(yōu)化技術(shù)，與傳統(tǒng)優(yōu)化方法相比較，對目標(biāo)函數(shù)的解析性質(zhì)要求不高，所以常用于解決一些復(fù)雜的、大規(guī)模的、非線性、不可微的優(yōu)化問題，近年來受到學(xué)術(shù)界的廣泛重視。 本文介紹了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和幾種改進粒子群算法，在利用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法優(yōu)點的同時，進行了一些改進，例如：在位置更新方程中設(shè)置動力參數(shù)以限制粒子在搜索區(qū)域內(nèi)、采用減弱速度更新的策略減少速度更

2、新的次數(shù)等。在此基礎(chǔ)上提出一種新的交叉粒子群算法，該算法交叉運行兩個不同粒子群算法，提高了算法的搜索性能。進一步，在獲得局部極小點情形下對函數(shù)采用拉伸等措施，給出了交叉-拉伸粒子群算法來搜索全局極小點，該算法也可用來處理多個最優(yōu)解的問題。數(shù)值實驗結(jié)果表明，新算法解決高維非線性的無約束優(yōu)化問題表現(xiàn)出了良好的性能。 最后，將本文提出的算法應(yīng)用于兩個實際問題：六邊形陣列天線方向圖優(yōu)化設(shè)計問題和模式識別領(lǐng)域中的支持向量機訓(xùn)練問題，都取得