本文關鍵詞：基于排序優(yōu)化的粒子群算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的粒子群算法容易出現(xiàn)前期搜尋能力低、中期容易陷入早熟、后期在最優(yōu)解附近震蕩等問題。本文提出自適應更新粒子的慣性權重ω;對粒子進行排序從而可以利用更多其他粒子的有用信息;每次迭代自適應更新粒子飛行時間優(yōu)化算法3種不同角度進行的優(yōu)化方案,而且這3種優(yōu)化方案可以結合起來同時使用。實驗結果表明,本文提出的這3種優(yōu)化方案對粒子的搜尋精度以及速度都有了很大的提高,尤其是自適應權重與排序優(yōu)化相結合的優(yōu)化方案效果非常明顯,自適應的飛行時間調整方案也大幅提高了粒子前期搜尋的速率。
【作者單位】： 華東師范大學計算中心;
【關鍵詞】： 粒子群優(yōu)化算法 自適應 權重因子 迭代 最優(yōu)解
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群算法(PSO)是一種模擬鳥群的粒子化搜尋全局最優(yōu)解的算法,該算法通過多個粒子的迭代尋找全局的最佳位置。PSO在實際工程上有很廣泛的應用,但是在執(zhí)行過程中容易出現(xiàn)收斂速度慢、粒子隨機性強等缺點。自1995年PSO被提出,該算法的改進一直受國際相關領域眾多學者的廣

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