一种改进的自适应协同优化算法

摘要：

针对协同优化算法对初始点敏感,易收敛于局部最优值的问题,提出了一种自适应的协同优化算法.在系统级引入协同不一致性,改进动态松弛因子使优化设计点快速收敛于极值点;在学科级以动态权重将一致性目标函数和子学科最优目标函数相加作为子学科目标函数,考虑一致性同时又兼顾子学科独立性;采用二阶段优化过程,在迭代后期去除动态松弛因子与子学科最优目标函数,防止收敛过程震荡.使用经典算例进行仿真,优化结果证明自适应的协同优化算法对初始点不敏感,优化效率得到显著提升且具有较强的鲁棒性.

关键词： 协同优化算法 自适应 动态松弛因子 快速收敛 目标函数

作者: 朱枫 郑松 葛文峰 葛铭

作者单位: 杭州电子科技大学自动化学院,浙江 杭州 310018

会议类型: 国内会议

会议名称: 杭州电子科技大学第九届研究生IT创新学术论坛

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 83-92

在线出版日期: 2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）