基于精英克隆选择的粒子群优化算法研究与应用

粒子群算法(PSO)是一种基于迭代的智能算法,具有较好的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱。针对粒子群算法容易陷入局部最优不足这一问题,本文提出了一种精英克隆选择的方法。该算法在基本粒子群算法的基础上保留了种群中的若干个精英粒子,然后将这些精英粒子进行克隆复制,并将复制之后的粒子进行变异操作,再将变异之后的粒子与变异前的粒子进行亲和度的比较,保留下来亲和度提高的粒子并替换之前适应值较差的粒子,通过这种方式增强了种群的多样性,从而避免了粒子陷入局部最优的问题。此外,本文引入了新的改进惯性权重的机制,根据粒子位置和速度的情况自适应地改变惯性权重,这样避免了粒子盲目运动,更有针对性的寻找最优解。对4个高维复杂函数寻优测试,分别从平均精度和标准差这两方面进行分析,结果表明改进之后的算法在寻优精度和稳定性方面都超过了基本PSO,从仿真图像中可以看出改进之后的算法在迭代末期跳出了局部最优更接近全局最优值。最后将这种改进的算法应用到优化乙烯、丙烯的收率模型中,应用结果表明当裂解原料属性发生改变时,本文提出的算法可以很快完成对操作变量的寻优,显著提高了"双烯"收率。