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  • 基于三重竞争机制的PSO算法(CSO)

    TCSO算法来源

    论文标题:A modified competitive swarm optimizer for large scale optimization problems

    作者:Prabhujit Mohapatra , Kedar Nath Das, Santanu Roy Department of Mathematics, National Institute of Technology Silchar, Silchar, Assam, India

    期刊:Applied Soft Computing 30 May 2017

    TCSO算法思想

    ①假设在D维搜索空间中,群体规模为N,群体中每个粒子i(1≤i≤N)有如下两个属性

    • 位置(p_i ) ⃗(t)=(p_i1,p_i1,…,p_id, …,p_iD)
    • 飞行速度(v_i ) ⃗(t)=(v_i1,v_i1,…,v_id, …, v_iD)

    ②接下来,在迭代过程中,首先计算每个粒子的适应度的值(错误率)

    ③迭代时,使用有别于简单单目标CSO竞争选择机制:随机选取3个粒子进行竞争选择,胜者直接进入子代,两个败者学习胜者、更新后进入子代。

    流程图

    Step1:初始化(Initialization)

    Step2:竞争选择(Tri-competition)

    Step3:粒子升级(Upgradation)

    TCSO算法伪代码

    TCSO算法分析

    三重竞争机制的单目标CSO继承了双重竞争机制单目标CSO的优点。(如防止PSO陷入局部最优等方面)

    在三重竞争机制的单目标CSO中,每一次迭代中2/3的粒子需要更新,这使得收敛的速度加快了,并且向更优的解发展。

    在三重竞争机制的单目标CSO中,每一次迭代中1/3的粒子直接进入下一代, 2/3的粒子学习胜者,这样使提高了粒子的多样性。

    在时间效率上和双重CSO一样是O(mn)。

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