一种非线性权重的自适应粒子群优化算法

摘要：

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法(NWAPSO).在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较.实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势.特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显.

关键词：粒子群优化算法、非线性、自适应

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Jiangxi Province of China under Grant 2008GZS0076

在线出版日期：2011-03-21（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：49-51