改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

摘要：

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法.在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法.以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和量子行为粒子群算法.

关键词：粒子群优化、Beta分布函数、逆不完全伽马函数、数值优化、算法设计

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中国石油科技创新基金资助项目2016D-5007-0302.Supported by PetroChina Innovation Foundation 2016D-5007-0302

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：95-103