邻域搜索增强的多样性粒子群优化算法

本文主要探讨了"具有邻域搜索的多样性增强粒子群优化"（Diversity-enhanced Particle Swarm Optimization with Neighborhood Search, DEPSNS），这是一项针对现有粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法进行改进的研究。PSO作为一种模仿鸟群觅食行为的全局优化算法，在解决各种基准问题和实际世界问题时表现出色。然而，其在求解过程中常常遇到过早收敛的问题，即算法在接近最优解附近就停止搜索，导致可能错过更好的解决方案。 为了解决这一局限，作者Hui Wang、Hui Sun等提出了一种结合邻域搜索策略和多样性维持机制的DEPSNS。邻域搜索允许算法在当前解决方案的周围区域进行探索，从而增加了在局部最优解附近发现全局最优的可能性。多样性增强则通过引入多种变异操作和信息共享策略，保持种群的创新性和探索性，防止陷入局部最优，有助于避免过早收敛。 研究方法包括在传统PSO的基础上，通过调整粒子的移动规则和适应度函数，引入邻域范围内的比较与协作，同时监控和调整种群多样性。实验部分，作者在一系列标准测试函数和实际应用问题上对比了DEPSNS与其他PSO变体，展示了新方法在提升收敛速度、优化效果以及避免早熟收敛方面的优势。 本文的关键贡献在于提供了一个有效的策略，增强了PSO的全局搜索能力，适用于那些需要精细探索和复杂优化问题的领域。DEPSNS不仅提高了优化性能，还为理解和改进其他基于种群的搜索算法提供了新的视角。研究成果于2012年10月发表，可供对优化算法有深入兴趣的科研人员和工程师参考，尤其是那些关注如何克服PSO过早收敛挑战的读者。