Powell搜索法和局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法——Powell搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。首先利用20个基准测试函数进行仿真计算并比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的3种算法(PSO,GPSO和NM-PSO算法)。同时将新混合算法和最新的各种协同的PSO算法进行分析比较,比较结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于其他的进化算法。仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。