一种动态惯性权重的自适应粒子群优化算法

被引：14

作者：

张小萍 ^{[1
]}

高岳林 ^{[2
]}

机构：

[1] 宁夏大学数学与计算机学院

[2] 北方民族大学信息与系统科学研究所

来源：

安庆师范学院学报(自然科学版) | 2008年 / 02期

关键词：

粒子群优化; 惯性权重; 动态; 自适应;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

在标准粒子群算法中,权重过大导致最优点的搜寻能力降低,不能适应复杂的非线性优化搜索过程,动态惯性权重的自适应粒子群算法(APSO)解决了这一问题。在该算法中,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。通过对几种典型函数的测试结果表明,APSO算法的收敛速度和收敛精度明显优于LDW算法,从而提高了算法的性能。

引用

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