本文關(guān)鍵詞： 粒子群優(yōu)化 探索能力 算法性能 參數(shù)選取　出處：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2016年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：慣性權(quán)重和加速因子是影響粒子群算法優(yōu)化性能的重要參數(shù).基于常用的12個(gè)測(cè)試函數(shù),本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了不同參數(shù)組合下粒子的探索能力和算法的優(yōu)化性能,在此基礎(chǔ)上推薦了一組固定的參數(shù)組合.通過(guò)慣性權(quán)重和加速因子的不同變化策略組合對(duì)算法性能影響的實(shí)驗(yàn)分析,推薦了一種變化的參數(shù)設(shè)置方法.基于CEC2015發(fā)布的15個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證了本文推薦的參數(shù)選取方法的有效性.最后討論了粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization,PSO)算法在連續(xù)優(yōu)化和離散優(yōu)化方面的應(yīng)用問(wèn)題.
[Abstract]:Inertial weight and acceleration factor are important parameters that affect the optimization performance of PSO. Based on 12 commonly used test functions, this paper studies the searching ability of particles under different parameter combinations and the optimization performance of PSO through experiments. On this basis, a set of fixed parameter combinations is recommended. The effects of different strategies of inertia weight and acceleration factor on the performance of the algorithm are analyzed experimentally. A variable parameter setting method is recommended. 15 benchmark functions published by CEC2015 further verify the effectiveness of the proposed parameter selection method. Finally, the particle swarm optimization (PSO) algorithm for particle swarm optimization (PSO) algorithm is discussed. The application of discrete optimization.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)自動(dòng)化系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61203041) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20120036120013) 中央高校基本科研基金(20140139)資助~~
【分類號(hào)】：TP18

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