基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法

？为了进一步提高种群多样性在粒子群优化执行中的效率，提出一种基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法(apso)。apso采用一种新的种群多样性评价策略，使惯性权值在搜索过程中随多样性自适应性地调整，从而均衡算法的勘探和开发过程。此外，最优粒子采用精英学习策略跳出局部最优区域，从而在保证算法收敛速度的同时能够自适应地调整搜索方向，提高解的精确度。通过一组典型测试函数的仿真结果，验证了apso的有效性。