一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法

被引：24

作者：

李会荣 ^{[1
]}

高岳林 ^{[2
]}

李济民 ^{[2
]}

机构：

[1] 商洛学院数学系

[2] 北方民族大学信息与系统科学研究所

来源：

商洛学院学报 | 2007年 / 04期

关键词：

粒子群优化; 线性递减; 惯性权重; 非线性递减;

D O I：

10.13440/j.slxy.1674-0033.2007.04.024

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法.结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验,并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较,说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力。

引用

页码：16 / 20

页数：5

共 6 条

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