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基于粒子群-遗传的混合优化算法
引用本文:於世为,魏一鸣,诸克军. 基于粒子群-遗传的混合优化算法[J]. 系统工程与电子技术, 2011, 33(7): 1647-1652. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.07.41
作者姓名:於世为  魏一鸣  诸克军
作者单位:1. 北京理工大学管理与经济学院, 北京 100081;;2. 北京理工大学能源与环境政策研究中心, 北京 100081;;3. 中国地质大学(武汉)经济管理学院, 湖北 武汉 430074)
基金项目:国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研基金(20100145120008)资助课题
摘    要:提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。

关 键 词:粒子群优化  遗传算法  混合优化  性能分析

Hybrid optimization algorithms based on particle swarm optimization and genetic algorithm
YU Shi-wei,WEI Yi-ming,ZHU Ke-jun. Hybrid optimization algorithms based on particle swarm optimization and genetic algorithm[J]. System Engineering and Electronics, 2011, 33(7): 1647-1652. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.07.41
Authors:YU Shi-wei  WEI Yi-ming  ZHU Ke-jun
Affiliation:1. School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;;2. Center for Energy and Environmental Policy Research, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;;3. School of Economics and Management, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China
Abstract:This paper develops a hybrid optimization algorithms based on particle swarm optimization(PSO) and genetic algorithm(GA).Firstly,the population are evolved a certainty generations by PSO and the best M particles are retained while the other pop-size-M particles are removed.Secondly,generate pop-size-M new individuals by implementing selection,crossover and mutation operators of GA according to the remaining best M particles.Finally,put the pop-size-M new individuals into the remaining best M particles to fo...
Keywords:particle swarm optimization(PSO)  genetic algorithm(GA)  hybrid optimization  performance analysis  
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