欧椋鸟群启发的改进粒子群算法提升优化性能

本文主要探讨了传统粒子群算法在解决优化问题时存在的早熟现象和精度不高的局限性，这些问题使得算法在复杂搜索空间中的表现不尽如人意。为了解决这些问题，作者借鉴了生物学家对欧椋鸟群体行为的新研究，特别是它们在飞行过程中展现出的与距离无关的拓扑相互作用。这种相互作用表明，鸟类在保持群体一致性的同时，能够适应环境变化并寻找最优路径。 基于这些发现，作者提出了一个改进的粒子群算法，该算法在进化策略上引入了拓扑作用，模拟了欧椋鸟的集群行为。算法中采用了粒子群动能的概念，通过在线性递减权重框架下，根据粒子的动能动态调整其惯性权重，这有助于避免早熟，增强全局搜索能力。拓扑作用部分则利用最近邻粒子构建，将拓扑因子与惯性权重相结合，实现了进化状态的自适应平衡。 此外，文章还引入了猎食动物的惊扰机制，以增加算法的灵活性和多样性，防止陷入局部最优。对于多模态优化问题，这种改进算法表现出显著的优势，体现在更高的精度、成功率和效率上。实验结果证实了新算法的有效性，尤其是在处理具有多个最优解的问题时，它能更有效地探索和找到全局最优解。 本文的关键技术包括粒子群算法、Kendall's-Eberhart模型、惯性权重的自适应更新、拓扑作用的运用以及多模态问题的处理。研究成果对于优化算法的设计和实际应用具有重要的理论和实践价值，特别是在处理复杂优化问题时，可以提供一种新颖且有效的解决方案。