基于克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法

提出一种克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法. 多尺度变异概率根据粒子适应值大小进行动态调节, 在 算法初期通过大尺度概率变异增加算法多样性, 后期通过逐渐减小的小尺度变异提高算法在最优解附近的局部精确 解搜索性能, 对当前最优解进行克隆选择, 可进一步增强算法逃出局部极小解的能力以及所求解的精度. 将算法应用 于5 个benchmark 函数优化问题并与其他算法比较, 结果表明该算法不仅能增强全局解搜索性能, 同时最优解的精度 也有所提高.