惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

田明¹, 刘国志²

1. 中国民航大学理学院, 天津 300300; 2. 辽宁石油化工大学理学院, 辽宁抚顺 113001

收稿日期:2007-03-27 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-01-26 发布日期:2008-01-26
通讯作者: 刘国志

Local Constriction Approach of Particle Swarm Optimized with Linearly Varying Inertia Weight

TIAN Ming¹, LIU Guozhi²

1. College of Sciences, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China;2. School of Sciences, Liaoning Shihua University, Fushun 113001, Liaoning Province, China

Received:2007-03-27 Revised:1900-01-01 Online:2008-01-26 Published:2008-01-26
Contact: LIU Guozhi

摘要/Abstract

摘要： 针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.

关键词: 微粒群优化算法, 收缩因子, 优化

Abstract: In view of particle swarm optimization (PSO) algorithm is easy to trap into local minima in solving multimodal function, we incorporated new update velocities in to the PSO algorithm, and proposed an improved particle swarm optimization algorithm (IPSO). The proposed algorithm has not only maintained the simplification of  implementation of PSO algorithm, also made the convergence fast and computational precision high. Simulation results show that the IPSO can effectively enhance the searching efficiency and greatly improve the searching quality compaired with the CPSO, standard PSO and PSOC.

Key words: particle swarm optimization algorithm, constriction factor, optimization

中图分类号:

TP18

田明, 刘国志. 惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法[J]. J4, 2008, 46(01): 96-100.

TIAN Ming, LIU Guozhi. Local Constriction Approach of Particle Swarm Optimized with Linearly Varying Inertia Weight[J]. J4, 2008, 46(01): 96-100.

[1]	王松华, 夏师, 黎勇. 一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(5): 1107-1116.
[2]	傅博, 王瑞子, 王丽妍, 张湘怡. 基于深度卷积神经网络的水下偏色图像增强方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 891-899.
[3]	曾宏志, 史洪松. 半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(4): 936-942.
[4]	莫晓庆, 孙祥凯. 一类不确定半无限多目标优化问题的鲁棒逼近最优性[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(2): 257-262.
[5]	胡传丰, 任靖雯, 胡慧, 蔺宏伟. 基于等几何分析的参数多孔结构拓扑优化[J]. 吉林大学学报(理学版), 2021, 59(1): 65-76.
[6]	张强, 朱刘涛, 王颖. 基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(6): 1443-1451.
[7]	陈静, 唐傲天, 刘震, 徐森, 曹晓聪. 一种基于Kriging模型加点策略的多目标粒子群优化算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(5): 1159-1166.
[8]	于生宝, 房钰, 高丽辉, 刁庶. 基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率SHEPWM控制方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(5): 1207-1214.
[9]	汤战勇, 郝杰, 郭军, 刘宝英. 基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(4): 868-876.
[10]	袁开银, 王峰. 基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(4): 937-943.
[11]	刁新柳, 刘红卫, 赵婷. 一种改进的三维子空间极小化共轭梯度法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(3): 470-478.
[12]	金晓民, 张丽萍, 李慧静. 控制活动轮廓演化的快速图像分割方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(3): 639-644.
[13]	管乃彦, 郭娟利. 异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(2): 343-348.
[14]	王博, 于哲舟, 袁军, 付宏, 于建群. 基于MBD和DEM耦合的新型CAE软件[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(2): 371-378.
[15]	史肖冰, 郭德贵, 曹捷. 基于自适应Hata模型的无线电发射源定位方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(1): 109-112.