自适应惯性权重的改进粒子群算法 |
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引用本文: | 敖永才,师奕兵,张伟,李焱骏.自适应惯性权重的改进粒子群算法[J].电子科技大学学报(社会科学版),2014(6). |
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作者姓名: | 敖永才 师奕兵 张伟 李焱骏 |
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作者单位: | 电子科技大学自动化工程学院; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61201131);中央高校基本科研业务费(ZYGX2012J092,ZYGX2012K094) |
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摘 要: | 针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。
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关 键 词: | 自适应惯性权重 收敛性能 惯性分量 无效迭代 粒子群优化算法 |
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