带双重变异算子的自适应粒子群优化算法

摘要：

提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进行变异,扩大位移的搜索范围.当算法陷入局部收敛时,使用柯西变异算子对全局最优解进行变异,促使粒子逃离局部最优的陷阱,从而最大限度的提升算法全局搜索的性能.通过对4个标准函数的测试,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛的陷阱.

关键词：粒子群、非均匀变异、柯西变异、早熟收敛、优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1186-1188