动态环境下的优化：改进微粒群算法研究

"这篇论文研究的是在动态环境下对微粒群优化算法的一种改进。作者包括胡静、曾建潮和谭瑛，来自太原科技大学计算机科学与技术学院。论文发表于2008年4月的《系统工程理论与实践》杂志第4期，文章编号100026788(2008)0420096205，主题标签是‘论文研究’。研究的核心是针对动态环境中的问题，通过改进微粒群优化算法（PSO）来提高其适应性和性能。" 微粒群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法，模仿了鸟群或鱼群的集体行为。在静态环境中，PSO能有效地搜索解决方案空间，但在动态环境中，由于目标函数或约束条件的变化，传统的PSO可能会陷入局部最优，无法有效地跟踪最优解。 论文中提到的主要改进在于环境检测技术和响应机制。原有的动态环境检测方法被改进，引入了环境变化前后全局最好解的距离Dgbest(t)和种群多样性diversity(S)作为新的判断依据。这两个指标有助于识别环境变化，并评估算法应如何响应这些变化。种群多样性是衡量群体中粒子分布均匀程度的一个指标，更高的多样性可以避免算法过早收敛，防止陷入局部最优。 论文提出的新方法结合了Dgbest(t)和diversity(S)，在保持种群多样性的同时，能够更及时地响应动态环境中的变化。这意味着算法能够更好地适应环境的快速变化，避免丢失全局最优解，并在多变的环境中保持搜索效率。 为了验证所提算法的有效性，研究人员将其应用于不同复杂度的动态抛物线函数中，并与标准的Eberhart 2PSO和自适应PSO (APSO)进行了对比。实验结果证明了提出的改进算法在动态环境下的优越性能，能够更有效地解决动态优化问题。 总结来说，这篇论文提出了一个适应动态环境的微粒群优化算法，通过改进环境检测和响应策略，提高了算法在变化条件下的寻优能力和适应性，对于实际应用中的动态优化问题具有重要价值。