带过滤机制非线性惯性权重粒子群算法

为改进非线性惯性权重粒子群算法,提出了一种带过滤机制的非线性惯性权重粒子群算法。由于原算法存在粒子易陷入局部最优解与搜索效率较低的缺点,将适应度缩放函数引入到非线性惯性动态调整的粒子群算法中,剔除适应度过高与过低的粒子,再对剩余种群部分优良个体进行复制,并随机产生一些新粒子,然后进行交叉操作,种群数量保持不变,减少了粒子陷入局部极值的概率,使结果收敛于全局最优解。通过低维度与高维度函数的对比测试,表明新算法具有较为理想的效果。