粒子群优化算法的改进及数值仿真

摘要：

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.

关键词：粒子群优化、Beta分布函数、逆不完全Γ函数、数值优化、算法设计

所属期刊栏目：55

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61170132;中国石油科技创新基金2016D-5007-0302

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：322-332