·468· 工程科学学报，第39卷，第3期 表1LBL-PS0算法实现 Table 1 LBL-PSO approach 参数T为最大迭代次数：P为初始状态每个种群的粒子个数：D为问题维度：P:为第i(0≤i≤R)组粒子群信息：R为初始化种群数量：d (,)为第i个种群成熟度，对应文中策略1和2：a为种群清洗保留比例B空间压缩因子、y为成熟阈值，小于1的固定常数. 随机初始化每组粒子群的初始信息P: For t=1:T 3 c=0//计数变量，用来记录，当种群到达清洗阅值，则加一 For each Pi 5 fy≤d(p:) 6 c++ 7 End End 9 fy≤所 6 按照式(12)保留优秀种群总数R: 女 依据每个种群内的最优适应度进行排序，保留前R”个种群： 12 按照式(13)计算每个种群对应的搜索空间凸，b]·: 白 根据新的搜索空间对各种群进行位置初始化，但需要保留最优信息，即遗传信息： 14 R=R°：[b,b]=b1,b]·: 尔 Else 16 For each Pa 17 利用原群体智能策略进行粒子位置更新（此处可以为任意具有收敛性的群体智能策略）： 18 End g End 20 t++ 21 End 100n 第1次洁洗 100第2次消 2 [第3次清洗 50 50 0 0 0 -50 -50 1 一10900 -50 0 50 100 -10000 -50 50 100 -1 0 x轴搜索空间范围 轴搜索空间范围 x轴搜索空间范围 0.04[第4次清洗 6[第5次清洗 1.0[第6次清洗 4 0 0.5 0.02 2 0 0 -0.5 -1.0 0 0.05 -1.0 -0.5 00.5 1.0 5 5101520 x轴搜索空问范围 x轴搜索空问范围/103 轴搜索空间范围/10 图6逐层演化效果示意图 Fig.6 Diagram of LBL T=1000;P=10:R=5;a=y=0.7:B=0.5;L= 种群清洗保留比例，可以辅助控制压缩次数，假设实验 1×10,算法总参与计算的粒子数为PR=50:a作为 需要t次以上的压缩，则只需要保证Ra≤1即可：B为工程科学学报，第 39 卷，第 3 期 表 1 LBL--PSO 算法实现 Table 1 LBL--PSO approach 参数 T 为最大迭代次数; P 为初始状态每个种群的粒子个数; D 为问题维度; pi 为第 i( 0≤i≤Ｒ) 组粒子群信息; Ｒ 为初始化种群数量; d ( pi ) 为第 i 个种群成熟度，对应文中策略 1 和 2; α 为种群清洗保留比例、β 空间压缩因子、γ 为成熟阈值，小于 1 的固定常数． 1 随机初始化每组粒子群的初始信息 Pi ; 2 For t = 1: T 3 c = 0 / /计数变量，用来记录，当种群到达清洗阈值，则加一 4 For each pi 5 If γ≤d( pi ) 6 c + + 7 End 8 End 9 If γ≤ c PＲ 10 按照式( 12) 保留优秀种群总数 Ｒ* ; 11 依据每个种群内的最优适应度进行排序，保留前 Ｒ* 个种群; 12 按照式( 13) 计算每个种群对应的搜索空间［bl，bu］* ; 13 根据新的搜索空间对各种群进行位置初始化，但需要保留最优信息，即遗传信息; 14 Ｒ = Ｒ* ; ［bl，bu］=［bl，bu］* ; 15 Else 16 For each pi 17 利用原群体智能策略进行粒子位置更新( 此处可以为任意具有收敛性的群体智能策略) ; 18 End 19 End 20 t + + 21 End 图 6 逐层演化效果示意图 Fig． 6 Diagram of LBL T = 1000; P = 10; Ｒ = 5; α = γ = 0. 7; β = 0. 5; L = 1 × 10 － 5，算法总参与计算的粒子数为 PＲ = 50; α 作为 种群清洗保留比例，可以辅助控制压缩次数，假设实验 需要 t 次以上的压缩，则只需要保证 Ｒαt ≤1 即可; β 为 · 864 ·