《表2 11种算法在CEC2013测试集5个单峰函数上的平均适应值比较》

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《融入社会影响力的粒子群优化算法》

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本节实验比较PSOSI和主流的10种PSO变体，包括F-PSO（Frankenstein’s PSO）[18]、OLPSO（orthogonal learning PSO）[19]、DEPSO（differential evolution and PSO）[20]、PSODDS（PSO using dimension selection methods）[21]、CCPSO-ISM（competitive and cooperative PSO with information sharing mechanism）[22]、SRPSO[16]、HCLPSO（heterogeneous comprehensive learning PSO）[23]、GLPSO（genetic learning PSO）[24]、EPSO（ensemble PSO）[25]和XPSO[15]。这些算法均采用其原始论文中的参数设置。每种算法都独立运行30次，表2至表4展示了这11种算法的适应值均值，并以粗体和下划线标记这些算法中的最好结果。为了体现各算法的综合性能，表5对这11种算法进行通用的弗里德曼检测（显著性水平α=0.05）。另外，表6还对这11种算法进行了实时比较。