一种融合梯度信息的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)存在盲目搜索、收敛速度慢的问题，提出一种融合梯度信息的改进粒子群优化算法，简记为GIPSO(Gradient Information based PSO)。利用目标函数的梯度信息指导粒子朝着适应值更低的方向搜索，可有效避免粒子的盲目搜索行为。首先，在线性权重粒子群算法的进化公式中嵌入目标函数的梯度信息，有效提升了改进方法的收敛精度；其次，随机选择一半的粒子使用含有梯度信息的速度进化公式以降低算法的计算量，在标准测试函数上的仿真实验结果表明，GIPSO算法在收敛速度与收敛精度方面，均优于基本PSO算法，线性权重衰减PSO算法，正太分布权重PSO算法等传统方法。