標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法引入慣性權(quán)重w,成為一種有效尋找函數(shù)極值的計(jì)算方法,且簡(jiǎn)單易行收斂速度快。目前普遍采用的是線性遞減動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重策略,但其存在著復(fù)雜的非線性搜索過程。在線性遞減策略的基礎(chǔ)上,提出了非線性遞減動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重策略,采用Griewank、Rastrigrin、Sphere、J.D.Schaffer 4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),與基本粒子群算法中慣性權(quán)重取固定值、線性遞減LDIW和指數(shù)曲線非線性遞減進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的非線性權(quán)值遞減策略無論從收斂速度、收斂精度還是迭代次數(shù)都明顯優(yōu)于其他算法。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 基本粒子群優(yōu)化算法
2 線性遞減慣性權(quán)值策略
3 改進(jìn)的非線性遞減慣性權(quán)值策略
4 實(shí)驗(yàn)仿真分析
5 結(jié) 論



本文編號(hào)：3778620