粒子群算法中自适应粒子变异

粒子群算法中自适应粒子变异
自适应变异的粒子群优化算法是一种改进的粒子群算法。

它在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率，从而增强了粒子群算法跳出局部最优解的能力。

在普通粒子群算法中，每个粒子都按照速度和位置更新规则进行移动，直到达到一定的迭代次数或符合终止条件为止。

而自适应粒子群算法则在此基础上引入了变异操作。

变异操作是指在每次迭代时，对于全局最优解或者局部最优解，以一定的概率进行一定范围内的随机变化，以期望跳出当前的局部最优解。

而自适应变异是指根据当前的最优解和群体适应度方差等因素来自适应调整变异概率和变异幅度。

例如，在中所提到的自适应变异的粒子群优化算法（AMPSO）中，变异概率与群体适应度方差相关，当方差越大时，变异概率也越大。

而变异幅度则与当前最优解的大小相关，当当前最优解越小时，变异幅度也越小。

这样可以兼顾全局和局部搜索的效率，从而更好地优化目标函数。

综上所述，自适应粒子变异是粒子群算法的一种改进方式，通过自适应调整变异概率和变异幅度来增强算法的全局和局部搜索能力。