基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法

摘要：

针对标准粒子群算法全局搜索能力差、易陷入早熟等问题,提出了基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法.首先,给出了粒子散漫度概念,通过动态地对各个粒子的散漫程度进行评估,判断粒子状态,并通过随机鞭策机制处理散漫粒子,避免算法陷入局部最优;其次,对积极运动的粒子利用个体历史最优位置进行处理,加快算法收敛速度;对11个标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于散漫度的快速收敛粒子群算法寻优精度更高,收敛速度更快.

关键词：粒子群算法(PSO)、随机鞭策机制、散漫度、寻优精度、收敛速度

所属期刊栏目：55

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：66-71,90