一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法

• 作者: 梁旭 焦璇 谷晓琳 黄明
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 粒子群优化 惯性权重 适应度方差 混沌优化
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电气信息工程
• 页码范围: 102-106,113
• 页数: 6页
• 字数: 4426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2020.03.020

摘要

为解决粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在求解多维复杂问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法,算法中利用Sigmoid函数构造惯性权重的进化曲线,进化过程中利用Logistic混沌变换和群体适应度方差来实时调整惯性权重的值,防止陷入局部最优.最后选用6个基准测试函数对该算法进行性能测试,仿真结果表明该算法能够有效避免PSO算法的早熟收敛问题,得到较高精度的解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄明	大连交通大学软件学院	76	525	13.0	18.0
2	梁旭	大连交通大学软件学院	68	552	13.0	20.0
3	谷晓琳	大连交通大学软件学院	4	36	2.0	4.0
4	焦璇	大连东软信息学院信息与商务管理学院	4	10	2.0	3.0