4、多态粒子群优化与CLONALG算法参数控制策略

多态粒子群优化与CLONALG算法参数控制策略

在优化算法领域，多态粒子群优化（PolyPSO）和免疫算法CLONALG的参数控制是两个重要的研究方向。下面我们将详细探讨这两个方面的内容。

多态粒子群优化（PolyPSO）

算法原理

PolyPSO基于多态方程的概念，重新定义了标准粒子群优化（PSO）的更新规则，形成了多态更新规则。该规则的数学表达式会在符号层面根据累积直方图和轮盘赌采样进行改变，从而引入适应性。它能够将文献中已知的三种标准PSO作为特殊情况进行映射，实现了一种泛化。

具体步骤如下：
1. 累积成功配置 ：积累成功的配置，记为SP1,···,SP4。
2. 移动粒子 ：根据多态更新规则移动当前代的所有粒子。
3. 更新全局最优和个体最优 ：更新全局最优粒子g和粒子的个体最优经验p(t)i。
4. 确定邻域 ：确定三种邻域拓扑结构的最佳邻域。
5. 确定多态符号配置 ：使用C(·)确定所有4个多态符号的实际配置。
6. 计算新位置 ：使用多态更新规则计算新位置x(t+1)i。
7. 统计成功配置 ：如果新位置比当前位置更好，则统计用于多态更新规则的成功配置。
8. 累积成功直方图 ：将成功直方图添加到累积直方图PP1,···,PP4中。
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