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一種自適應慣性權重的均值粒子群優化算法

大小:1.87 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:1

  針對粒子收斂速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依賴參數選取等缺點,提出了一種基于自適應慣性權重的均值粒子群優化算法。對算法中的慣性權重參數采用動態自適應變化方式,在迭代過程中根據粒子適應度差值將種群劃分為三個等級,對不同等級的粒子采用不同的慣性權重策略,使粒子能根據自己所處的位置選擇合適的慣性權重值,更快地收斂到全局最優位置;同時分別用個體極值和全局極值的線性組合取代PSO算法中的全局最優位置與個體最優位置。通過實驗仿真與對比,驗證了新算法性能優于標準PSO及其它一些改進的PSO算法,能夠用較少的迭代次數找到最優解,具有更快的收斂速度和更高的收斂精度。
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