L范式多测度群体多样性反馈的PSO优化算法研究

"clSwarmOptimizationAlgorithmofLNormMulti-measuresPopulationDiversityFeedback"是本文的核心，它介绍了一种基于L范式的多测度群体多样性反馈的粒子群优化（PSO）算法。粒子群优化是一种启发式优化算法，模拟了鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。在传统PSO算法中，粒子群体的多样性有时会因为过度收敛而降低，导致算法过早陷入局部最优，也就是所谓的早熟停滞问题。 文章中，作者江善和、纪志成和沈艳霞提出了一种新的策略来解决这个问题。他们引入了L范式概念，这是一种数学工具，用于定义和衡量多元数据集的多样性。通过L范式，他们设计了位置、速度和自我认知三种不同的群体多样性测度方法。这些测度不仅考虑了粒子之间的差异性，还反映了群体的整体行为动态。 在PSO算法中，惯性权值和加速系数是决定粒子更新速度和方向的重要参数。作者们提出将多测度群体多样性作为自组织系统的反馈信息，动态地调整这两个参数。这样做可以促使群体在搜索空间中既能有效地聚集（提高局部探索能力），又能适时地发散（增强全局探索能力），从而有效地避免早熟停滞并提升算法的全局搜索性能。 为了验证新算法的效果，研究者使用了一系列基准测试函数，分析了在不同L范式和控制策略下的群体多样性变化，以及这些变化对算法性能的影响。实验结果显示，采用L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法能够在保持较高优化精度的同时，显著增强全局搜索能力，从而在解决复杂优化问题时表现更优。 这篇文章贡献了一种创新的PSO优化策略，它通过引入多维度的群体多样性反馈机制，提升了算法的适应性和鲁棒性，对于优化问题的求解尤其在处理早熟停滞问题上具有重要意义。这一研究对于工程技术和计算智能领域都提供了有价值的理论和实践参考。