基于微粒群优化算法模型的改进策略的研究
本文针对基本微粒群优化算法的早熟收敛和后期进化缓慢的不足,分析了微粒群优化算法模型中惯性权重、加速度因子对算法敛散性和搜索速度的影响,并提出了相应调整参数设置的策略。改进后的算法使微粒群在不同的进化时期呈现不同搜索性能,从而增加群体的多样性和提高微粒的收敛速度,协调算法的局部收敛和全局收敛之间的平衡,使算法既快又准地搜索到全局最优解.最后,以典型优化问题的实例仿真验证了本文提出的改进策略的有效性。
微粒群优化算法 早熟收敛 模型改进 参数调整
苗广祥 牛玉广 陈向阳 张海萍
保定电力职业技术学院,保定071051;华北电力大学控制科学与工程学院,保定071003 华北电力大学控制科学与工程学院,保定071003 河北大学数学与计算机学院,保定071002 保定电力职业技术学院,保定071051
国内会议
湖南张家界
中文
540-543
2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）