多惯性权重的自适应粒子群优化算法
更新日期:2019-11-07     来源:计算机应用   作者:钱伟懿  浏览次数:28
核心提示:多惯性权重的自适应粒子群优化算法摘 要:惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。为了利用已知惯性权

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

摘 要:惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法。首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法的性能,最后,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,数值结果表明,所提出的算法是可行的、有效的。

关键词:粒子群优化算法;惯性权重;自适应算法;进化度;非参数统计检验

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