融合快速信息交流和局部搜索的粒子群算法

为优化传统的粒子群算法一直存在的收敛慢、易早熟的缺点，提出了一种融合快速信息交流和局部搜索的粒子群算法。依据粒子群算法参数的特点，设计了新的自适应惯性权重和加速因子，使粒子可在算法的不同阶段根据种群的状态自适应地调整速度。借鉴基因交换的思想，提出了粒子快速信息交流机制，以避免“两步前进，一步后退”效应；改进了传统的Hooke?Jeeves搜索方法，并应用于粒子群算法中，对最优粒子进行局部搜索，提高了收敛精度。通过几个经典测试函数对新算法的测试表明，可显著提高收敛的精度。