论文研究 结合梯度法的混合微粒群优化算法.pdf

在微粒群优化算法PSO中引入梯度算法，提出了一种新型的混合微粒群优化算法——GPSO。该混合优化算法是对PSO每一次进化后的所有微粒进一步执行梯度法寻优操作，并以寻找到的更优个体替代当前个体参与群体的下一代进化。GPSO既利用了PSO出色的全局搜索能力，又借助梯度法的快速局部寻优能力，很好地将两者的优势结合在一起。数值实验表明：无论是对于低维的多峰函数，还是高维的多峰和单峰病态函数，GPSO都表现出很强的优化效率、适用性和鲁棒性。