改進粒子群算法在可靠性分析中的應(yīng)用

摘要： 對于高非線性問題中，單一種群的粒子群算法（PSO）收斂速度較慢、種群多樣性容易丟失、容易陷入局部最優(yōu)解的情況，提出了一種多種群自適應(yīng)交互學(xué)習(xí)改進粒子群算法（MAILPSO）。該算法將整個族群分為多個不同的種群，分別執(zhí)行不同的策略，并在種群間相互學(xué)習(xí)，以兼顧全局搜索能力和局部收斂能力。典型功能函數(shù)的仿真結(jié)果證明，該算法有著更強的收斂能力和更高的收斂精度。最后將MAILPSO算法應(yīng)... （共4頁）