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一种改进惯性权重的PSO算法
引用本文:刘伟,周育人.一种改进惯性权重的PSO算法[J].计算机工程与应用,2009,45(7):46-48.
作者姓名:刘伟  周育人
作者单位:华南理工大学 计算机科学与工程学院,广州 510006
基金项目:国家自然科学基金,广东省自然科学基金 
摘    要:针对高维复杂函数优化,标准PSO算法收敛速度慢,易陷入局部最优点的缺点,提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡,以达到快速收敛;并且该算法通过在后期进行变异操作,有效地增强了算法跳出局部最优解的能力。通过对三个典型的测试函数的优化所做的对比实验,表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。

关 键 词:粒子群优化  惯性权重  变异  
收稿时间:2008-10-22
修稿时间:2008-12-25  

Modifed inertia weight particle swarm optimizer
LIU Wei,ZHOU Yu-ren.Modifed inertia weight particle swarm optimizer[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(7):46-48.
Authors:LIU Wei  ZHOU Yu-ren
Affiliation:South China University of Technology,Guangzhou 510006,China
Abstract:For complex functions with high dimensions,standard particle swarm optimization methods are slow speed on convergence and easy to be trapped in local optimum.This paper proposes an inertia weight function,which can balance global and local search ability,fasten convergence speed,and by adding the mutation operation to the algorithm in the later phase,this algorithm improves the ability to break away from the local optimum solutions effectively.Experimental results on three typical complex functions with hig...
Keywords:particle swarm optimization  inertia weight  mutation
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