遗传PSO算法：性能提升与多模态优化实验

本文主要探讨了粒子群优化(PSO)算法的性能及其局限性，PSO算法作为一种经典的优化方法，由于其简单易懂和并行性强的特点，在许多领域得到了广泛应用。然而，它存在一些问题，如易早熟、收敛速度较慢、后期搜索性能下降以及个体寻优能力减弱等。针对这些问题，研究者雷秀娟、付阿利和孙晶晶提出了一个新的混合优化算法——遗传PSO (GAPSO)。 遗传PSO是将遗传算法的思想融入PSO，通过在PSO的更新过程中引入遗传算法的变异和交叉操作。变异操作用于粒子速度，旨在防止算法在后期阶段因为种群过于密集而陷入局部最优解，通过随机改变粒子的速度，增加了探索未知区域的可能性。而交叉操作则应用于粒子位置，使得具有优良特性（即更优解）的个体可以将其优势遗传给下一代，这样生成的后代更加多样化，有助于加快算法的进化过程，提高整体收敛速度和群体搜索性能。 研究者对比了遗传PSO与其他几种改进的PSO算法，如二阶振荡PSO、量子PSO和模拟退火PSO，从算法执行流程、参数设置以及优化效果上进行了深入分析。其中，模拟退火PSO采用了新的退火策略以提升算法执行效率。实验部分，作者选择了六个基准函数进行数值仿真，结果显示，遗传PSO不仅具有更快的收敛速度，而且在后期搜索表现上也有所提升，能够更有效地收敛到全局最优解。 此外，文中还展示了遗传PSO在二维多模态Griewank函数优化中的动态寻优过程，通过可视化的方式生动地展示了算法的收敛特性。这项研究对于改进PSO算法的性能瓶颈，提升优化算法的全局搜索能力和稳定性具有重要的理论价值和实际应用意义。