多策略融合粒子群算法及其收敛性分析

发布时间：2017-06-25 15:02

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【摘要】：针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在实际运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种改进的粒子群算法。该算法采用多次随机初始化的策略初始种群位置,再对惯性权重引入随机因子,使其基于粒子适应度大小来动态调节惯性权重,更好地引导粒子进行搜索,提高算法的收敛精度,并证明其能以概率1全局收敛。为了验证该算法的寻优性能,通过8个经典测试函数将标准粒子群算法、惯性权重递减的粒子群算法及提出的改进算法在不同维度下进行测试比较。结果表明,该算法的寻优精度更高。
【作者单位】： 广西科技大学电气与信息工程学院;广西汽车零部件与整车技术重点实验室;
【关键词】： 粒子群算法 初始化策略 动态调节 惯性权重
【基金】：广西重点实验室项目(No.14-045-44) 广西教育厅科研项目(No.201202ZD071) 广西工学院博士基金会项目(No.院科博11Z09)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种群体智能算法,由Kennedy博士等人在1995年提出[1]。PSO算法的基本思想起源于对鸟类群体捕食行为的研究。由于PSO算法在多峰值、非线性和不可微等一系列复杂问题上有着良好的寻优表现,引起了学者们的广泛关注;又因P

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