基于健康度的自适应过滤粒子群算法

摘要：

针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了基于健康度的自适应过滤粒子群算法.首先,通过对粒子健康度的动态检测,区分粒子状态,处理并标记异常粒子,自适应过滤懒惰粒子位置,避免算法陷入局部最优;其次,利用引导因子更新全局最差粒子值,过滤异常粒子数,避免无效搜索,加快算法收敛速度.通过对11个标准函数进行仿真实验,并与标准粒子群和其他改进算法进行对比,结果表明,基于健康度的自适应过滤粒子群算法寻优精度高,收敛速度快.

关键词：粒子群算法、健康度、自适应过滤、懒惰粒子、引导因子、收敛速度

所属期刊栏目：12

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The Postgraduates Research and Innovation Program of Jiangsu Province under Grant No.KYLX15_1169;the Science and Engineering Project of Jiangsu Universities

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：332-340