基于旋转曲面变换的粒子群优化方法

针对粒子群优化算法(PSO)应用于多极值点函数易陷入局部极小值,提出旋转曲面变换(RST)方法.该方法通过将被优化函数映射到一个同胚曲面上,使当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的数值不变.当检测到陷入局部极小时,根据具体的优化函数,选择适当的变换参数,进行RST变换,从而得到问题的全局解.并对四个不同的测试函数进行了数值计算实验.结果表明,对于高维函数,当迭代步数相同时,旋转曲面变换粒子群优化算法与其他两种粒子群优化算法相比,具有稳定性要好,收敛速度快.