计算机与现代化

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基于动态调整惯性权重的混合粒子群算法

  

  1. (华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640)
  • 收稿日期:2017-12-01 出版日期:2018-07-05 发布日期:2018-07-05
  • 作者简介:顾明亮(1995-),男,江苏连云港人,华南理工大学机械与汽车工程学院硕士研究生,研究方向:微机电系统优化与智能计算;李旻(1973-),男,江西南昌人,副教授,博士,研究方向:机器人及微机械技术。

HybridParticleSwarmOptimizationAlgorithmBasedon#br# DynamicAdjustmentofInertiaWeight

  1. (SchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)
  • Received:2017-12-01 Online:2018-07-05 Published:2018-07-05

摘要: 标准粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)在求解高维非线性问题时容易陷入局部最优解,针对此种情况,提出一种基于Sigmod函数的新的非线性自适应权值调整策略。此外,选用拉丁超立方体抽样的方法产生均匀的初始种群,采用小生境淘汰策略增强算法全局寻优能力。最后选用6个标准测试函数对该改进算法进行性能测试。结果表明,改进的粒子群算法在收敛速度和收敛精度以及全局最优解的获取方面均取得了满意的效果。

关键词: 拉丁超立方体抽样, 自适应惯性权重, 适应度方差, 小生境淘汰策略

Abstract:

Whensolvinghighdimensionalnonlinearproblems,ParticleSwarmOptimizationalgorithmiseasytofallintolocaloptimalsolution.Inthiscase,anewnonlinearadaptiveweightadjustmentstrategybasedonSigmodfunctionisproposed.Inaddition,aLatinHypercubeSamplingmethodisusedtoproduceahomogeneousinitialpopulation,andanicheeliminationstrategyisusedtoenhancetheglobaloptimizationabilityofthealgorithm.Finally,sixstandardtestfunctionsareusedtotesttheperformanceoftheimprovedalgorithm.Theresultsshowthattheimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmachievessatisfactoryresultsinconvergencespeed,convergenceaccuracyandtheacquisitionofglobaloptimalsolution.

Key words: Latinhypercubesampling, adaptiveinertiaweight, fitnessvariance, nicheeliminationstrategy

中图分类号: