山东科技大学学报（自然科学版）
山東科技大學學報（自然科學版）
산동과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2013年
6期
84-88
,共5页
运动方向变异%混合改进粒子群%惯性权值%收敛性
運動方嚮變異%混閤改進粒子群%慣性權值%收斂性
운동방향변이%혼합개진입자군%관성권치%수렴성
针对粒子群算法搜索精度不高、易早熟收敛、搜索后期多样性下降快等问题,提出一种基于运动方向变异的混合改进粒子群算法.该算法通过改变部分粒子的运动方向增加种群多样性,扩大粒子的搜索范围;利用非线性减小惯性权重的方法增加搜索后期的精度;用线性地增大和减小两个学习因子来平衡搜索的范围和精度,使得在搜索前期能够迅速定位到全局最优点附近,在搜索后期能够收敛到全局最优点.将该方法应用于函数优化中,仿真结果表明,该算法能够使粒子均匀分布在最优值空间范围内,调整和平衡粒子的全局搜索和局部精细搜索能力,同时能延缓粒子多样性的下降速度,使粒子能够跳出局部最优值.
針對粒子群算法搜索精度不高、易早熟收斂、搜索後期多樣性下降快等問題,提齣一種基于運動方嚮變異的混閤改進粒子群算法.該算法通過改變部分粒子的運動方嚮增加種群多樣性,擴大粒子的搜索範圍;利用非線性減小慣性權重的方法增加搜索後期的精度;用線性地增大和減小兩箇學習因子來平衡搜索的範圍和精度,使得在搜索前期能夠迅速定位到全跼最優點附近,在搜索後期能夠收斂到全跼最優點.將該方法應用于函數優化中,倣真結果錶明,該算法能夠使粒子均勻分佈在最優值空間範圍內,調整和平衡粒子的全跼搜索和跼部精細搜索能力,同時能延緩粒子多樣性的下降速度,使粒子能夠跳齣跼部最優值.
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