一种动态分群带熵权的粒子群优化方法

作     者：刘道华 胡秀云 赵岩松 崔玉爽 LIU Daohua;HU Xiuyun;ZHAO Yansong;CUI Yushuang

作者机构：信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 

出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)

年 卷 期：2018年第45卷第6期

页      面：69-74页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61402393) 河南省重点研发与推广专项资助项目(182102210537) 河南省教师教育课程改革研究资助项目(2017-JSJYZD-022) 河南省高等教育教学改革资助项目(2017SJGLX389) 河南科技智库调研资助项目(HNKJZK-2018-33) 

主　　题：粒子群优化 子群 信息熵权 聚类方法 

摘      要：为提高粒子群优化的求解性能,提出了一种动态分群带熵权的粒子群优化求解方法.该方法采用k的均值聚类获得子群总数,在子群粗搜索过程中充分利用其他粒子的熵信息,采用子群及其他子群搜索的最优解信息构建熵权以调整惯性权重,利用自身群粒子经过m次迭代时的优化信息构建熵权以调整本群的全局最优值.在子群精搜索过程中,利用各子群获得的最优解信息作为新群的初始设置,利用其他粒子的迭代信息构建熵权来调整全局最优值.采用传统的粒子群优化算法、其他文献中的方法以及新提出的方法分别对4个经典的测试函数进行对比实验,从获得解的最优值、平均值、标准差以及平均迭代数作对比,从而验证了该方法具有求解精度高以及优化求解迭代次数少等优点.