結(jié)合質(zhì)心思想和柯西變異策略的粒子群優(yōu)化算法

　　針對(duì)基本粒子群優(yōu)化（PSO）算法收斂精度低、容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出了一個(gè)結(jié)合質(zhì)心思想和柯西變異策略的粒子群優(yōu)化算法。首先，在粒子的初始化階段采用混沌初始化策略，以提高初始粒子的均勻分布能力；其次，為了提高粒子群的收斂速度和尋優(yōu)能力，引入了質(zhì)心的概念，通過(guò)計(jì)算獲得種群中所有粒子所構(gòu)成的全局質(zhì)心和所有個(gè)體極值構(gòu)成的個(gè)體質(zhì)心，使得粒子群內(nèi)部可以實(shí)現(xiàn)充分的信息共享；為避免粒子陷入局部最優(yōu)解，在粒子群算法中引入了柯西變異運(yùn)算對(duì)當(dāng)前最優(yōu)粒子進(jìn)行擾動(dòng)，并依據(jù)柯西變異運(yùn)算的規(guī)律，適應(yīng)性地調(diào)整擾動(dòng)步長(zhǎng)，該算法以群體多樣性為依據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重；最后，使用7個(gè)經(jīng)典的測(cè)試函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)函數(shù)運(yùn)行結(jié)果的均值、方差和最小值能夠表明，新算法在收斂精度上有較好的優(yōu)越性。