文献类型：期刊文章

作　　者：敖永才[1] 师奕兵[1] 张伟[1] 李焱骏[1]

机构地区：[1]电子科技大学自动化工程学院,成都611731

出　　处：《电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61201131);中央高校基本科研业务费(ZYGX2012J092;ZYGX2012K094)

年　　份：2014

卷　　号：43

期　　号：6

起止页码：874-880

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。

关 键 词：自适应惯性权重 收敛性能  惯性分量  无效迭代 粒子群优化算法

分 类 号：TP273]