一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

被引:9
作者
许少华
李新幸
机构
[1] 东北石油大学计算机与信息技术学院
关键词
粒子群算法; 惯性权重; 自适应;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法(ACPSO)。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效地控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。
引用
收藏
页码:2205 / 2208
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]   惯性权重正弦调整的粒子群算法 [J].
姜长元 ;
赵曙光 ;
沈士根 ;
郭力争 .
计算机工程与应用, 2012, 48 (08) :40-42
[2]   粒子群优化算法研究 [J].
李欣然 .
计算机与现代化, 2010, (06) :6-8+12
[3]   粒子群优化算法综述 [J].
黄少荣 .
计算机工程与设计, 2009, 30 (08) :1977-1980
[4]   微粒群算法的参数选择及收敛性分析 [J].
崔红梅 ;
朱庆保 .
计算机工程与应用, 2007, (23) :89-91+131
[5]   一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法 [J].
刘建华 ;
樊晓平 ;
瞿志华 .
计算机工程与应用 , 2007, (07) :68-70
[6]   一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究 [J].
韩江洪 ;
李正荣 ;
魏振春 .
系统仿真学报, 2006, (10) :2969-2971
[7]   粒子群算法中惯性权重的实验与分析 [J].
王俊伟 ;
汪定伟 .
系统工程学报, 2005, (02) :194-198