粒子群优化算法的性能分析和参数选择

发布时间：2018-02-08 08:39

  本文关键词： 粒子群优化 探索能力 算法性能 参数选取　出处：《自动化学报》2016年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：惯性权重和加速因子是影响粒子群算法优化性能的重要参数.基于常用的12个测试函数,本文通过实验研究了不同参数组合下粒子的探索能力和算法的优化性能,在此基础上推荐了一组固定的参数组合.通过惯性权重和加速因子的不同变化策略组合对算法性能影响的实验分析,推荐了一种变化的参数设置方法.基于CEC2015发布的15个基准函数进一步验证了本文推荐的参数选取方法的有效性.最后讨论了粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法在连续优化和离散优化方面的应用问题.
[Abstract]:Inertial weight and acceleration factor are important parameters that affect the optimization performance of PSO. Based on 12 commonly used test functions, this paper studies the searching ability of particles under different parameter combinations and the optimization performance of PSO through experiments. On this basis, a set of fixed parameter combinations is recommended. The effects of different strategies of inertia weight and acceleration factor on the performance of the algorithm are analyzed experimentally. A variable parameter setting method is recommended. 15 benchmark functions published by CEC2015 further verify the effectiveness of the proposed parameter selection method. Finally, the particle swarm optimization (PSO) algorithm for particle swarm optimization (PSO) algorithm is discussed. The application of discrete optimization.
【作者单位】： 华北电力大学自动化系;
【基金】：国家自然科学基金(61203041) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120036120013) 中央高校基本科研基金(20140139)资助~~
【分类号】：TP18

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本文编号：1495048