趋利避害原则提升粒子群优化算法性能研究

"本文探讨了在粒子群优化算法中应用趋利避害原则以解决早熟收敛和局部最优问题的研究。作者提出将生物学中昆虫生存的趋利避害原理引入到标准粒子群算法中，通过增加避害操作来增强种群多样性，从而改进了算法的性能。通过仿真实验，对比传统粒子群优化算法，证实了基于趋利避害原则的算法在处理复杂多峰函数时能显著提升全局寻优能力。该研究由王星博、李本威、杨欣毅和贾明明共同完成，分别来自海军航空工程学院飞行器工程系和青岛分院，专注于航空发动机检测与控制等领域。" 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的全局优化算法，它利用群体中的粒子相互协作寻找最佳解决方案。在标准PSO中，每个粒子根据其当前位置和最佳位置以及整个种群的最佳位置来更新速度和位置，这可能导致算法过早收敛至局部最优解，尤其是在面对多峰函数优化时。 论文中提到的“趋利避害”原则是生物界中的一种生存策略，昆虫会趋向于有利于生存和繁殖的环境，同时避免有害的环境。作者将这一原则引入到PSO算法中，旨在打破传统算法的单向性，即只有趋利操作而没有避害操作。通过引入避害机制，粒子不仅会向更好的解空间移动，还会避开可能的恶劣区域，从而增加种群的探索能力和多样性，防止早熟收敛和陷入局部最优。 作者提出了两种不同的改进算法来实现这一目标。这些算法可能包括对粒子的运动规则进行调整，例如，在更新速度和位置时，不仅考虑当前解的好坏，还考虑其邻域环境的优劣。这样的改进可以鼓励粒子探索未被充分搜索的区域，增加种群的探索范围，提高全局优化的能力。 仿真实验部分，作者使用了一系列标准测试函数来验证新算法的有效性。这些函数通常具有多个局部极小值，用于检验优化算法的全局寻优性能。实验结果证明，基于趋利避害原则的PSO算法在处理这些复杂多峰函数时，相比于传统PSO，能更有效地找到全局最优解，表现出更好的优化性能。 这篇论文通过引入趋利避害原则，为解决粒子群优化算法的早熟收敛和局部最优问题提供了一种新的思路。这种改进方法有助于在实际应用中，如航空发动机检测与控制等复杂问题的优化求解，提高算法的稳定性和有效性。