基于爆炸冲击波模型的粒子群优化算法

？针对基本粒子群优化(pso)算法在解决复杂多峰问题时易于陷入局部最优解的问题，提出一种基于爆炸冲击波模型的pso算法(简称bw-pso算法)。该算法通过加入种群多样性监督条件，使得当种群数量缩小至给定阈值时，触发粒子冲击波过程：最优粒子与次优粒子进行交叉变异，处于爆炸半径内的粒子受到牵引力，加速收敛至当前极值；处于爆炸半径外的粒子受到冲击力向外扩散，增加了找到全局最优值的可能性。bw-pso算法不仅能够通过最优粒子变异操作提升当前解的精度，而且通过粒子冲击波过程，增加了种群多样性，提升了粒子对全局空间开发的能力。实验结果表明，基于爆炸冲击波模型的pso算法在求解多峰问题表现优于变异pso算法与带电pso算法。