pso的拓扑结构

pso的拓扑结构

通过设计不同类型的拓扑来提高PSO算法的性能，也是一个活跃的研究方向。
既然是研究拓扑结构，一定会涉及到邻域的概念。邻域可以是静态的，也可以是动态确定的。邻域的确定有两种方式，一种为根据微粒的标志（或索引）来确定，与距离无关；而另一种为根据微粒之间的拓扑距离来确定。显然，按照拓扑距离动态确定邻域的计算量会比较大。
大多数研究针对静态拓扑来展开。Kennedy分析了各种各样的静态邻域结构以及它们对算法性能的影响，认为星形、环形和Von Neumann拓扑适用性最好，并宣称小邻域的PSO算法在复杂问题上性能较好，但是大邻域的PSO算法在简单问题上性能会更好。Kennedy还基于K均值聚类算法提出混合空间邻域和环形拓扑方法的另一个局部PSO算法版本，称为社会趋同法，不用每个微粒的经验而是用它所属空间聚类的共同经验来更新自己。Engelbrecht研究了基本的PSO算法定位并维持多个最优点的能力，发现全局邻域PSO（gBest PSO）算法对此根本无能为力，而局部邻域PSO（nBest PSO）算法则是效率很低。
Peram发展了一种基于适应值距离比的PSO算法（FDR-PSO），使用近邻的交互。在更新速度的每一维分量时，FDR-PSO算法选择一个其他微粒的nBest，该微粒应具有更高的适应值，并且与待更新的微粒距离更近。该算法在每一维速度更新中选取不同邻域微粒，比在所有速度维只选取一个邻域微粒更有效。Peer用不同的邻域拓扑来研究保证收敛PSO（GCPSO）算法的性能。Parsopoulos将全局版本和局部版本组合在一起，构建了一个统一微粒群算法（Unified ParticleSwarm Optimizer, UPSO）。与此有异曲同工之效的是Xu提出的扩展PSO算法，同时使用个体最优、全局最优以及邻域中的局部最优来更新速度。Mendes介绍了一种完全通知（Fully informed）的PSO算法，使用微粒的所有邻居信息来更新速度，每个微粒对其邻居的影响基于它的适应值大小和邻域大小进行加权。在此基础上，方峻发展出一种基于加权有向拓扑的的改进算法，体现微粒之间影响的不平衡性。
也有少部分研究工作是关于动态拓扑的。Suganthan使用了一个动态调整的邻域，微粒的邻域逐渐增大，直到包含所有的微粒为止。Hu研究了一种动态邻域，在每一代的性能空间中m个最近的微粒被选作新的邻居。Mohais研究了两种随机动态邻域拓扑。Binkley提出一种带影响范围的PSO算法，最优微粒对其余各微粒的影响能力取决于它们之间的距离。分层PSO算法使用基于种群中每个微粒的性能得到的动态树分层概念来定义邻域结构。
上述邻域拓扑均用于确定群体经验gBest，而Jian使用邻域拓扑来确定个体经验pBest。

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