基于非线性规划的微粒群算法研究

摘要：

在工程中,寻求复杂的带约束条件的非线形规划的最优解一直是一个难点,需要一种功能强大的算法,而微粒群算法(PSO)有这样的特点.PSO的代码和参数很少,概念简单,实现容易,随机简便,收敛性良好.目前,PSO的参数的控制和调整主要依赖于经验确定,不同参数的选择可能导致算法收敛加快或变慢,甚至不收敛;另外,需要对PSO不断进行改进以得到良好的收敛性.为此,用PSO来求解带约束条件的非线形规划问题,通过仿真实验对参数进行适当调整和算法分析,并引入收缩因子对算法改进,研究其对收敛速度的影响.计算机仿真实验表明对参数进行合理的调整,可使收敛速度明显加快,且引入收缩因子对算法改进算法的有效改进后,收敛速度提高近四倍.

关键词：微粒群算法、非线形规划、收缩因子

所属期刊栏目：27

分类号：TP202+.7(自动化技术及设备)

在线出版日期：2010-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：212-214,219