【摘 要】
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针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合
【基金项目】
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陕西省西安科技公关项目(NC1502(3))
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针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合粒子的自适应值动态调整惯权重,使得算法能够在全局空间和局部空间搜索之内达到良好的均衡.选择典型的测试函数,将改进后的粒子群算法(PSO-A)、带收缩因子的粒子群算法(PSO-X)和惯性权重线性递减粒子群算法(PSO-W)的性能进行了对比分析.最后采用MATLAB软件进行算法仿真,从结果得出,本文所提出的自适应改变惯性权重的粒子群算法在收敛精度、收敛速度上都取得了明显的改善.
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