基于P系统的粒子群优化算法

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第３０卷第８期２０１３年８月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３ＯＮｏ．８Ａｕｇ．２０１３
基于Ｐ系统的粒子群优化算法木
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｅｍｂｒａｎｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｐａｔｒｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）；ｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈ；ｐａｒｔｉｌａｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
ＤＵＱｉａｎｇ，ＸＩＡＮＧＬａｉ－ｓｈｅｎｇ，ＬＩＵＸｉ — ｙｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｍｉ￣，Ｍｎ２５００１４，Ｃｈｉｎａ）
试函数对新算法进行了实验，结果表明，提出的Ｐ — ＰＳＯ算法有效地解决了算法早熟问题，提高了算法的收敛精度。由此可见，Ｐ — ＰＳＯ算法能够有效改进原有ＰＳＯ算法的性能。关键词：膜计算；粒子群优化；全局搜索；局部寻优
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０８ — ２２６９ — ０４
ｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｎｄｐａｔｉｒａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｒｅｅｂｅｎｃｈｍａｒｋｆｕｎｃｔｉｏｎｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＰ－ＰＳＯｌｇａｏｉｒｔｈｍｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ，ａｎｄｈａｓｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙ．Ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ，ｔｈｅＰ — ＰＳＯａｌｇｏｉｔｒｈｍｃａｎｅｆｅｃｔｉｖｅ－ｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｆｒｏｍａｒｎｃｅｏｆｔｈｅｏｉｒｇｉｎａｌＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ
杜wk.baidu.com
摘
强，向来生，刘希玉
（山东师范大学管理科学与工程学院，济南２５００１４）
要：为了克服算法早熟收敛问题并提高算法精度，引入了膜计算理论。将ＰＳＯ算法与Ｐ系统相结合，提出
了一种基于Ｐ系统的粒子群优化算法（Ｐ－ＰＳＯ），有效地平衡粒子群的全局搜索和局部寻优。采用常用的三个测
究报告中提出，正式论文于２０００年见刊发表。因此膜计算系
０引言
粒子群优化（ＰＳＯ）算法起源于对鸟群、鱼群等群体生物捕食行为的研究。由于算法的公式简单、通用性强，并具有较强的全局优化能力，因此迅速成为解决困难问题的有力工具 … 。ＰＳＯ算法已经广泛应用于神经网络训练、电力系统优化、聚类分析等诸多领域。尽管粒子群优化有如此多的优点，但是在算法迭代后期，随着种群多样性的降低，算法容易陷入局部最优，
ｔｈｅｍｅｍｂｒａｎｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｏｒｙ．ＩｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅＰｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（Ｐ — ＰＳＯ）ｔｏｋｅｅｐｔｈｅｂａｌａｎｃｅｏｆ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１３．０８．００７
Ｐｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ