[[alternative]]應用多速粒子群算法與均勻設計試驗於粒子群算法改良之探討

Abstract

[[abstract]]1995年Eberhart和Kennedy提出一種新穎的優化算法－粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)，是一種經由世代演化的算法。系統初始化為一組隨機解，透過是粒子在解空間追隨最優的粒子進行搜索並經由迭代搜尋最佳值。但PSO 有容易陷入局部解之缺點，針對此議題，Bo Wang 等人於2006 年提出多速粒子群優算法（Multi-velocity Particle Swarm Optimization, MVPSO）以改良，其利用將粒子在同一地方以不同速度到不同的位置以逐步達到全局就優解，藉此改良PSO 易陷入局部極值的問題。本文茲採用兩種PSO 模式搭配四種函數進行測試，繼之改良成MVOSO 模式進行函數優化之測試，首先比較兩種模式，針對較差的函數增加多速粒子數目以及搭配均勻設計試驗（Uniform Design）做改良測試，最後得到MVPSO 之效能大於PSO，且搭配均勻設計後亦有效提升其最優概率