祝远鉴
- 作品数：1 被引量：19H指数：1
- 供职机构：华中科技大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽高校省级自然科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 复合策略惯性权重的粒子群优化算法被引量：19
- 2012年
- 针对粒子群优化算法中典型线性递减策略的惯性权重不能和运算过程中非线性变化的特点相匹配的问题,提出一种用典型线性递减策略和动态变化策略相结合的方法来确定惯性权重的粒子群优化算法(L-DPSO)。该算法充分利用了线性递减策略的线性和动态变化策略的非线性特点,对两种策略赋予了相应的权重。然后将L-DPSO算法和单独使用典型线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法(LPSO)及单独使用动态变化策略来确定惯性权重的粒子群优化算法(DPSO)进行比较,用Griewank和Rastrigin函数进行测试,结果表明,适当调整典型线性递减策略和动态变化策略的权重,L-DPSO算法的收敛速度明显优于LPSO和DPSO算法,收敛精度也有所提高。最后,对L-DPSO算法和几种常用的惯性权重计算方法确定的粒子群优化算法作比较,用Griewank和Rastrigin函数进行测试,结果表明L-DPSO算法也有明显优势。
- 郜振华梅莉祝远鉴
- 关键词：粒子群优化惯性权重
