基于自适应变异的动态粒子群优化算法

摘要：

提出了一种新的基于自适应变异的动态粒子群优化算法.该算法除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子.该算法在运行过程中,根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,采用新的变异算子变异增强了该算法跳出局部最优解的能力.对几种典型函数的测试结果表明:新算法具有很强的全局搜索能力,收敛速度和收敛精度也有所提高,并且能有效避免早熟收敛问题.

关键词：粒子群、惯性权重、自适应、变异算子

所属期刊栏目：26

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划项目2007AA04Z162;辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助2008RC32

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：657-660,665