基于Sigmoid惯性权重自适应调整的粒子群优化算法

• 作者: 丁立新 杜伟伟 黄利
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化算法 早熟 惯性权重 适应度 自适应
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 32-34
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.008

摘要

提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系；考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法.通过三个典型的多峰函数,将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法( SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较,结果表明,AS-PSO算法相比其他两种算法,全局寻优能力更强,在一定程度上解决了收敛性能与全局寻优能力之间的矛盾.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁立新	武汉大学软件工程国家重点实验室	62	641	13.0	22.0
2	黄利	武汉大学软件工程国家重点实验室	2	26	2.0	2.0
6	杜伟伟		2	26	2.0	2.0