基于非对称学习因子调节的粒子群优化算法

分析粒子群优化算法中2个学习因子对粒子收敛性的影响,通过Benchmark标准测试函数对不同取值的学习因子进行测试,提出一种基于非对称学习因子调节策略的改进粒子群算法。在搜索初期使粒子获得更好的多样性及较强的摆脱局部极值的能力,在搜索后期加快粒子的收敛速度,提高全局寻优能力。该算法已在复合齿轮传动系统的传动比优化设计中得到了成功应用。