求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

资 源 简 介

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

详 情 说 明

约束优化问题是工程与科学计算中常见的难题，传统粒子群优化（PSO）算法在求解时易陷入局部最优或违反约束条件。改进的粒子群算法通过以下核心策略提升性能：

动态约束处理机制 引入自适应罚函数法，根据迭代进度动态调整违反约束的惩罚系数。早期允许适度探索不可行域，后期逐步收紧约束，平衡全局搜索与可行性。

多模态搜索增强 采用分层粒子群策略，将种群划分为探索组（侧重全局搜索）和开发组（局部精细化）。通过组间信息交互避免早熟收敛。

惯性权重优化 设计非线性递减的惯性权重，初期保持较高值促进探索，后期降低以加速收敛。结合个体历史最优与群体最优的混合引导策略，提升收敛精度。

混沌扰动逃逸 在陷入停滞时注入混沌扰动（如Logistic映射），打破粒子位置同质化，帮助跳出局部最优。

这类改进算法在机械设计、电力调度等复杂约束场景中展现出更强的鲁棒性，其核心思想是通过智能平衡探索与开发、动态调整约束容忍度来逼近全局最优解。