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粒子群优化算法惯量权重控制方法的研究 被引量：29
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作者 刘杨 田学锋 詹志辉 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期364-371,共8页
粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具... 粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具有较好的全局搜索能力,在一定程度上可以避免陷入局部最优.很多研究者提出了多种动态调整惯量权重的方法.本文系统地介绍和分析比较了目前动态调整惯量权重的4种典型方法,即线性递减惯量权重、随机惯量权重、凹函数递减惯量权重和凸函数递减惯量权重.为了调查这些控制方法对PSO性能的影响,本文在10个不同的单峰和多峰函数上系统地对这4种方法进行了测试和比较,完整的实验结果比较分析对选择合适的参数控制方法以求解单峰函数和多峰函数具有一定的指导作用. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯量权重 线性递减法 随机法 非线性递减法
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