基于 PRS 元模型的粒子群优化算法及其应用

针对传统粒子群算法优化黑箱模型过程中存在巨大计算开销的问题，提出一种基于 PRS 元模型的改进粒子群优化算法———PPSO 算法。在该算法迭代过程中，构建 PRS 元模型，利用其最优值点辅助粒子种群的更新，此外仅选择元模型预估集中优值集的粒子进行目标函数的计算仿真。将 PPSO 算法与基本粒子群算法、混沌粒子群算法进行数值测试对比，并应用于模糊控制器的优化设计，仿真结果表明该算法可减少真实估值次数，提高优化搜索能力。