一种改进的粒子群优化算法

摘要：

针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,在改变动态惯性权值的基础上,提出了一种动态迭代次数粒子群算法DIPSO(Dynamic Iterative Particle Swarm Optimization).该算法根据每个周期内达到收敛的迭代次数不同,在一个周期内,当其和累积小于某个值时,就对其重新进行初始化,从而使算法具有动态的自适应.通过对几种典型测试函数的优化,结果表明,DIPSO算法的收敛速度明显优于PSO算法,收敛精度也有所提高.

关键词：粒子群、迭代次数、自适应

分类号：TB115(工程基础科学)

在线出版日期：2008-09-24（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：76-78