基于速度扰动项的多目标粒子群算法研究

通过系统研究多目标粒子群算法,对于标准粒子群使用的线性惯性权重或常值惯性权重方法进行分析,发现粒子后期收敛速度的不足,针对这一问题,采用非线性递减指数函数的惯性权重取值方法,对粒子群速度更新公式进行分析研究,发现在算法迭代后期许多粒子速度停滞为零,易使粒子陷入局部最优,无法找到全局最优解,进而又提出了添加二次函数类速度扰动项的改进粒子群算法,该改进算法避免了粒子在迭代后期的停滞,使粒子在迭代后期仍具有较小的飞行速度,从而避免了粒子后期陷入局部最优。通过试验对比,改进后算法在收敛性和分布性能上均提高(30~50)%左右。