云模型的自适应粒子群算法

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云模型的自适应粒子群算法

详 情 说 明

云模型的自适应粒子群算法（Adaptive Particle Swarm Optimization based on Cloud Model, CM-APSO）是一种结合云模型理论的智能优化方法，通过引入云模型的不确定性处理能力，提升了传统粒子群算法（PSO）的适应性和收敛效率。

在传统PSO中，粒子的速度和位置更新依赖于固定的惯性权重和学习因子，这可能导致算法陷入局部最优或收敛速度不足。而CM-APSO利用云模型的三大特征——期望（Ex）、熵（En）和超熵（He），动态调整算法参数，从而更好地平衡全局探索与局部开发能力。

具体来说，云模型的期望值用于指导粒子群的搜索方向，熵反映参数的动态调整范围，超熵则控制参数变化的随机性。通过这种机制，算法能够根据迭代过程中的群体多样性自适应地调整惯性权重，避免早熟收敛。同时，云模型生成的随机性也能增强算法跳出局部极值的能力。

相比传统PSO，CM-APSO在复杂多峰函数优化、动态环境下的参数寻优等场景中表现更优。其核心思想在于将云模型对不确定性的量化能力与群体智能的协作搜索相结合，为智能优化算法提供了一种新的改进思路。未来可进一步探索其在工业调度、机器学习超参数优化等领域的应用潜力。