K-均值聚类协同进化：高维优化的粒子群优化算法

"这篇论文研究了一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化（KMS-CCPSO）算法，旨在解决粒子群优化（PSO）在处理高维问题时容易陷入局部最优的问题。通过引入K-均值算法，KMS-CCPSO算法能够扩大种群的搜索范围，并结合柯西分布和高斯分布更新粒子位置，从而提高全局搜索能力和优化性能。实验结果显示，该算法在处理高维问题时表现出显著的优势。" 在粒子群优化（PSO）算法的研究中，一个常见的挑战是算法在高维度空间中的优化性能下降。PSO算法因其简单易实现和参数少的优点而被广泛研究。然而，为了提升算法的全局探索能力并防止早熟收敛，研究人员不断尝试将PSO与其他优化算法结合。例如，通过调整惯性权重、引入时变加速因子和时变惯性权重，以及应用多种群多模型协同进化策略，来增强局部搜索能力和种群多样性。 Potter和Jong提出的协同进化框架为解决高维问题提供了一种新途径，即通过将种群分解为多个子种群，降低每个子种群的搜索复杂度。在此基础上，一些研究进一步发展了协同粒子群优化（CPSO）算法，如CPSO-SK和CPSO-HK，它们通过降低种群搜索范围和增加函数评估次数，提高了算法在高维问题上的收敛速度。 本文所探讨的KMS-CCPSO算法则是对协同进化框架的一种创新应用。它利用K-均值聚类算法对粒子进行分组，扩大了种群的局部搜索范围，同时结合柯西分布和高斯分布的混合策略更新粒子位置，这种更新方式有助于平衡局部和全局搜索，有效地提高了算法在处理高维问题时的优化性能。实验结果验证了KMS-CCPSO算法在100维问题上的优势，表明它能够更有效地避免局部最优，提升优化效率。 KMS-CCPSO算法结合了K-均值聚类和协同进化的思想，为解决高维度优化问题提供了新的视角。这种创新的优化策略对于解决实际工程中的复杂优化问题具有重要的理论和应用价值。