混合变异算子的自适应粒子群优化算法

摘要：

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷.对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法.

关键词：粒子群算法、自适应惯性权重、变异算子、全局优化

所属期刊栏目：28

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后基金资助项目20060601001;国家教育部社科规划项目06JA630056

在线出版日期：2008-09-01（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：28-30