基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法

• 作者: 尹兆远 林玉娇 赵志刚
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 均值 自适应惯性权重 适应度值
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 501-506
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.03.016

摘要

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法.对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置.通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志刚	广西大学计算机与电子信息学院	45	417	13.0	19.0
2	尹兆远	广西大学计算机与电子信息学院	2	34	2.0	2.0
3	林玉娇	广西大学计算机与电子信息学院	2	34	2.0	2.0