基于免疫分裂算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)易收敛于局部最优的缺点,提出了一种基于免疫分裂算子的PSO。该算法在初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀;在进化时,提出了一种基于速度与位置的亲和度,当粒子相似度满足要求时,才对粒子进行免疫变换,并且变异操作只针对性能较差的粒子。这样在保证粒子多样性的基础上减少了运算量提高了收敛速度。在Matlab环境下对Rosenbrock函数、Rastrigrin函数、Griewank函数3个多峰函数进行了仿真验证,实验结果表明,改进的PSO算法能够有效地达到全局最优。