文献类型：期刊文章

作　　者：王东风[1] 孟丽[1]

WANG Dong-Feng MENG Li(Department of Automation, North China Electric Power University, Baoding 071003)

机构地区：[1]华北电力大学自动化系,保定071003

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61203041);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120036120013);中央高校基本科研基金(20140139)资助~~

年　　份：2016

卷　　号：42

期　　号：10

起止页码：1552-1561

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20164502977553)、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：惯性权重和加速因子是影响粒子群算法优化性能的重要参数.基于常用的12个测试函数,本文通过实验研究了不同参数组合下粒子的探索能力和算法的优化性能,在此基础上推荐了一组固定的参数组合.通过惯性权重和加速因子的不同变化策略组合对算法性能影响的实验分析,推荐了一种变化的参数设置方法.基于CEC2015发布的15个基准函数进一步验证了本文推荐的参数选取方法的有效性.最后讨论了粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法在连续优化和离散优化方面的应用问题.

关 键 词：粒子群优化 探索能力  算法性能  参数选取

分 类 号：TP18]