用分种群的粒子群算法来求取30维多峰行数Rastrigrin函数

资 源 简 介

用分种群的粒子群算法来求取30维多峰行数Rastrigrin函数

详 情 说 明

分种群粒子群算法（PSO）是一种针对高维多峰函数优化的改进策略，特别适用于求解复杂的Rastrigrin函数。该函数以其大量局部极小值点而著称，是测试优化算法性能的经典基准问题。

在标准PSO框架基础上，分种群策略通过将整个粒子群划分为若干子群体来增强搜索多样性。每个子群体独立执行搜索过程，同时定期进行信息交换。这种机制能有效避免算法过早收敛到局部最优，特别适合处理30维空间中的多峰特性。

针对Rastrigrin函数的优化，算法需要特别关注三个核心参数：惯性权重控制搜索范围，认知系数和社会系数影响局部与全局探索的平衡。分种群结构允许不同子群采用差异化参数设置，比如部分子群侧重全局探索，其他子群专注局部开发。

性能评估环节通常运行算法100次来计算平均值和标准差，这能客观反映算法的稳定性和鲁棒性。对于30维Rastrigrin函数，好的分种群PSO实现应该展现较小的标准差，说明算法能稳定找到接近全局最优的解。多维空间的搜索还需要注意维度灾难问题，适当增加子群数量有助于维持搜索效率。