粒子群算法惯性权重的自适应改进与研究

摘要：

针对粒子群算法存在早熟和收敛较慢两种缺陷，首先对粒子群算法的越界方式进行了改进，由于惯性权重是标准粒子群优化算法中一个重要的参数，决定了当前粒子速度对后续粒子的影响程度，从而控制整个算法的性能。在研究现有的几种惯性权重改进策略的基础上，提出基于适应度自适应动态调节的惯性权重改进算法。通过仿真研究不同的惯性权重对算法的影响，发现改进的粒子群算法在每次种群进行迭代时，根据每个粒子的适应度值自适应地改变其惯性权重，动态调整每个粒子的活性，提高了算法的全局搜索能力和收敛能力，较好的改进了原算法存在的缺点。

关键词：粒子群、早熟、惯性权重、自适应、全局搜索

所属期刊栏目：12

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：196-199