区间-粒子群优化新算法提升高维模型求解效率

本文档介绍了一种创新的区间-粒子群优化算法，它于2012年由关守平和房少纯在东北大学信息科学与工程学院提出。该算法的主要目的是解决传统区间算法存在的效率低下以及构建加速工具困难的问题，特别针对高维度优化模型设计。算法结合了区间思想和粒子群优化方法，通过区间指导新粒子的产生，并利用粒子群的随机搜索特性来不断调整区间中心点，使得搜索过程能够更有效地进行。 区间算法的核心是将问题的可能解域划分为一系列的区间，每个区间都有一个中心点，代表该区域内的潜在最优解。而粒子群优化则是模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过个体间的协作和竞争，寻找全局最优解。在这个新型算法中，粒子群的随机搜索能力被用来动态更新和收缩变量区间，使得算法能够在每一次迭代过程中逐步逼近全局最优解。 算法的关键在于其复合策略，即利用粒子群的全局视野和区间算法的局部精确性。通过这种结合，算法不仅能够避免局部最优陷阱，还能够提高收敛速度，尤其是在处理具有多个峰的高维优化问题时，相较于传统的区间优化算法，表现出了更高的效率和优化效果。 实验部分展示了该算法在处理高维多峰优化问题上的优越性，通过仿真测试，算法在减少计算时间、提高搜索精度方面取得了显著的改进。这对于许多实际应用，如工程设计、机器学习模型参数调优等领域都具有重要意义。 这种新型的区间-粒子群优化算法为高维度复杂优化问题的求解提供了一种有效且高效的解决方案，具有广阔的应用前景和理论价值。它的出现不仅提升了优化算法的性能，也为区间算法和其他优化技术的融合开辟了新的研究方向。