异构多子群协同进化粒子群算法：解决局部最优与高精度搜索

本文研究了一种新颖的优化算法——采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法。针对传统粒子群优化算法在解决复杂优化问题时容易陷入局部最优、搜索精度不足的问题，该算法创新性地将优化过程分为三个子群：自适应子群、精英子群和普通子群。 自适应子群与精英子群的构成是算法的关键。精英子群不仅包括普通子群中的优秀个体，还包括自适应子群的佼佼者，它们通过不同的策略协同进化。在算法中，惯性权重的调整是根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值进行的，这有助于防止算法过早收敛于局部最优解。自适应子群则根据普通子群的适应度值和速度动态调整飞行方向，提高了搜索的灵活性。 此外，为了进一步增强搜索的精确性和全局视野，算法采用了免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索。这种选择算子模仿了生物进化中的免疫系统机制，能够有效地筛选出适应度高的个体，避免搜索过程中的盲目性。普通子群、自适应子群和精英子群之间通过迁移操作，即信息交换，确保了整个种群的信息流通，从而提高了解决问题的整体性能。 在实验验证阶段，作者选取了典型的Benchmark函数作为优化目标，结果显示，这种异构多子群协同进化粒子群算法成功地保持了粒子的多样性，达到了较高的收敛精度，并展现出强大的全局搜索能力。其良好的优化性能表明，该算法对于处理复杂的优化问题具有显著的优势。 本文的研究成果对于粒子群优化方法的发展具有重要意义，它不仅改进了单种群算法的局限，还提供了新的思路来提升优化算法的性能，对于人工智能、机器学习以及工程优化等领域具有实际应用价值。同时，作者林国汉、章兢和刘朝华分别来自湖南工程学院、湖南大学和湖南科技大学，他们的研究背景涵盖了智能计算、复杂系统控制等多个领域，为该领域的交叉合作提供了有力支持。