一种新的位置变异的PSO算法

摘要：

针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法.为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,新算法在每次迭代中,对满足一定条件的粒子都进行一种有效脱离局部最优区域的位置变异.最后,通过对5个标准测试函数在60维和90维的性能对比实验证实:新算法收敛精度高,且有效克服了早熟收敛问题.

关键词：粒子群优化、惯性权重、位置变异、全局搜索、局部搜索

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant 2006AA01A116;广东省自然科学基金the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant 2008329

在线出版日期：2011-01-27（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：54-56,93