克隆多尺度协同开采的离散微粒群优化算法

"基于克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法是一种优化方法，旨在改进传统的离散微粒群优化（DPSO）算法的性能。算法通过动态调节多尺度变异概率来提升全局搜索能力和局部精细搜索性能。在算法的初始阶段，大尺度变异概率增加多样性，而随着算法的进行，小尺度变异逐步增强，有助于在最优解附近寻找更精确的解。此外，引入克隆选择策略，能够有效避免算法陷入局部最小值，提高求解精度。实验证明，该算法在解决5个基准函数优化问题时，既增强了全局搜索性能，又提高了最优解的精度。" 本文是一篇关于控制与决策领域的研究论文，作者陶新民、徐晶、王妍和刘玉分别来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院和黑龙江省科技学院数力系。他们提出了一种新的优化算法——克隆多尺度协同开采的离散微粒群优化算法（MSCMDPSO）。微粒群优化是一种模拟鸟群行为的群体智能优化算法，通常用于解决复杂优化问题。 在离散微粒群优化中，粒子的运动状态取决于其自身的经验和全局最佳经验。然而，传统的DPSO容易陷入局部最优，导致搜索性能下降。针对这一问题，该研究创新性地引入了多尺度变异概率和克隆选择机制。多尺度变异概率根据粒子的适应值动态调整，以平衡全局探索和局部开发。在算法早期，大尺度变异有助于探索更广泛的解决方案空间，而在后期，小尺度变异有助于在接近最优解的区域进行精细化搜索。 克隆选择策略是算法的另一亮点。通过对当前最优解进行克隆，可以创造出多个类似的优秀解，这有助于跳出局部最优，进一步提升解的精度。通过对比实验，研究人员证明了MSCMDPSO在处理5个标准测试函数的优化问题上，不仅增强了全局搜索能力，而且找到了更精确的最优解，优于传统DPSO和其他优化算法。 这篇论文介绍的克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法，是一种有潜力改进优化问题求解效率和精度的新方法，尤其对于那些需要平衡全局探索与局部开发的复杂优化问题，这种算法可能具有显著的优势。