设计有效自适应粒子群的理论指南
神经与进化计算
2018-02-15 v1
摘要
在本文中，我们从理论上考察了过去几年用于设计自适应粒子群优化算法的潜在假设。我们将这些假设与由系数值（惯性权重与加速系数）控制的粒子运动模式相关联，并引入三个因子，即粒子位置的自相关、粒子在每次迭代中的平均移动距离以及搜索焦点，用以描述这些运动模式。我们展示了这三个因子如何表示群中粒子的运动模式，以及它们如何受粒子系数（即惯性权重与加速系数）影响。我们推导出一些方程，给出精确的系数值以保证在群中实现由这三个因子定义的期望运动模式。随后我们将这些运动与粒子的搜索能力相关联，并为设计潜在成功的自适应方法以控制粒子群中的系数提供指南。最后，我们提出一种简单的新型时间自适应粒子群，并将其结果与先前的自适应粒子群方法进行比较。我们的实验表明，理论发现确实为粒子群优化算法中系数的成功自适应提供了有益的指南。
引用
@article{arxiv.1802.04855,
title = {A theoretical guideline for designing an effective adaptive particle swarm},
author = {Mohammad Reza Bonyadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.04855},
year = {2018}
}