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一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法
引用本文:任子晖,王坚.一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法[J].计算机科学,2009,36(2):227-229.
作者姓名:任子晖  王坚
作者单位:同济大学CIMS研究中心,上海,200092
基金项目:国家科技支撑计划,上海市科技发展基金重点项目,上海市基础研究重点项目,上海市登山计划重点项目 
摘    要:针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWPSO),在该算法中引入聚焦距离变化率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数.在每次遮代时算法可根据当前粒子群聚焦距离变化率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DCWPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高.

关 键 词:粒子群优化  惯性权重  聚焦距离变化率  自适应
收稿时间:2008/3/20 0:00:00

New Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm with Dynamically Changing Inertia Weight
REN Zi-hui,WANG Jian.New Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm with Dynamically Changing Inertia Weight[J].Computer Science,2009,36(2):227-229.
Authors:REN Zi-hui  WANG Jian
Affiliation:Research of CIMS Center in Tongji University;Shanghai 200092;China
Abstract:A new adaptive Particle Swarm Optimization algorithm with dynamically changing inertia weight(DCWPSO)was presented to solve the problem that the linearly decreasing weight(LDWPSO)of the Particle Swarm Optimization algorithm cannot adapt to the complex and nonlinear optimization process.The rate of cluster focus distance changing was introduced in this new algorithm and the weight was formulated as a function of this factor according to its impact on the search performance of the swarm.In each iteration proc...
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