北京电子科技学院学报
北京電子科技學院學報
북경전자과기학원학보
JOURNAL OF BEIJING ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY INSTITUTE
2009年
4期
55-61
,共7页
PSO%优化%群智能%微粒群%惯性权值
PSO%優化%群智能%微粒群%慣性權值
PSO%우화%군지능%미립군%관성권치
微粒群算法是相对较新颖的优化算法,已成功应用于许多优化问题,但该算法容易陷入局部极值.惯性权值的选择方案的好坏,起到举足轻重的作用,本文提出三种惯性权值的改进方案.通过对4种常用测试函数进行测试,结果表明这些改进方案比经典惯性权值选择方案具有更低的平均最好适应值,快速收敛到全局最优解,优化效率明显提高.
微粒群算法是相對較新穎的優化算法,已成功應用于許多優化問題,但該算法容易陷入跼部極值.慣性權值的選擇方案的好壞,起到舉足輕重的作用,本文提齣三種慣性權值的改進方案.通過對4種常用測試函數進行測試,結果錶明這些改進方案比經典慣性權值選擇方案具有更低的平均最好適應值,快速收斂到全跼最優解,優化效率明顯提高.
미립군산법시상대교신영적우화산법,이성공응용우허다우화문제,단해산법용역함입국부겁치.관성권치적선택방안적호배,기도거족경중적작용,본문제출삼충관성권치적개진방안.통과대4충상용측시함수진행측시,결과표명저사개진방안비경전관성권치선택방안구유경저적평균최호괄응치,쾌속수렴도전국최우해,우화효솔명현제고.
