独立自适应调整参数的粒子群优化算法

• 作者: 尉雅晨 张其文
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法(PSO) 惯性权重 学习因子 粒子重构
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 637-648
• 页数: 12页
• 分类号: TP301
• 字数: 6913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1909020

摘要

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法.算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力.为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子.最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张其文	兰州理工大学计算机与通信学院	18	120	7.0	10.0
2	尉雅晨	兰州理工大学计算机与通信学院	1	1	1.0	1.0