GA-PSO算法 GAPSO-share

资 源 简 介

GA-PSO算法 GAPSO-share

详 情 说 明

GA-PSO算法是一种将遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)相结合的混合优化策略。这种组合充分利用了GA的全局搜索能力和PSO的局部寻优特性，在很多优化问题上表现出色。

原始版本的算法存在一个明显的限制——它假设所有设计变量的上下限范围相同。这种假设在实际工程应用中往往不成立，因为不同参数可能具有完全不同的物理意义和取值范围。针对这个问题，主要进行了以下改进：

首先修改了参数初始化模块，使算法能够为每个设计变量独立设置不同的上下限。这需要重新设计种群和粒子的初始化逻辑，确保每个维度的值都在对应的合法范围内随机生成。

其次调整了变异和交叉操作，在遗传算法部分需要确保操作后产生的新解仍然满足各维度的约束条件。对于粒子群算法部分，则修改了速度和位置更新机制，防止粒子飞出各维度定义的有效搜索空间。

此外还修复了一些边界条件处理的bug，比如当粒子或个体靠近边界时可能导致无效更新的问题。通过添加边界检查和修正策略，提高了算法的鲁棒性。

这些改进使得算法能够更好地适应复杂的实际优化问题，特别是那些各参数取值范围差异较大的情况，同时保持了原始算法收敛速度快、寻优能力强的优点。