一种权重递增的粒子群算法

摘要：

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是仿真生物群体的社会行为的一种智能优化算法,现在已广泛应用到各种优化计算中.PSO算法的权重参数采用随迭代而递减的时变策略,权重时变值一般是根据试验结果来确定的,很少通过理论分析来选择权重.利用PSO算法的理论模型,分析权重值对算法的影响,并说明PSO算法采用时变权重的合理性.进一步根据分析模型,提出一种权重可以随迭代而递增的PSO算法模型.通过利用经典的基准函数,经仿真试验验证,这种权重递增的PSO算法优于传统权重递减的PSO算法,并且其性能与标准PSO算法相当.

关键词：粒子群算法、权重递增、群体智能、进化计算

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省科技厅重点项目2012H0002;福建省自然科学基金2012J01246,2012J01247;福建工程学院启动基金E0600100

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：59-65,84