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一种快速收敛的改进粒子群优化算法
引用本文:林卫星,陈炎海. 一种快速收敛的改进粒子群优化算法[J]. 系统仿真学报, 2011, 23(11): 2406-2411
作者姓名:林卫星  陈炎海
作者单位:宁波大学信息科学与工程学院,宁波,315211
基金项目:浙江省教育厅重点项目(Z201017236); 浙江省钱江人才项目(2011R10074); 浙江省自然科学基金(Y107010); 宁波市自然科学基金项目(2008A610019)
摘    要:采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证牡子群优化算法收敛性的参数设置压域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳胆尼比的思恕来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。

关 键 词:粒子群算法  阻尼比  收敛性  函数优化

Modified Partical Swarm Optimization Algorithm with Fast Convergence
LIN Wei-xing,CHEN Yan-hai. Modified Partical Swarm Optimization Algorithm with Fast Convergence[J]. Journal of System Simulation, 2011, 23(11): 2406-2411
Authors:LIN Wei-xing  CHEN Yan-hai
Affiliation:LIN Wei-xing,CHEN Yan-hai(Faculty of Information Science and Technology,Ningbo University,Ningbo 315211,China)
Abstract:An area of parameters was proposed in order to ensure the convergence of partical swarm optimization(PSO).According to the system stability theory,the area was obtained in a discrete and linear state equation.A novel algorithm of modified partical swarm optimization(MPSO) was proposed for the fast convergence.In MPSO,the inertia weight of velocity renewal formula could be obtained based on the second-order system that has the best damping ratio.A performance test of benchmark functions was taken to confirm ...
Keywords:partical swarm optimization(PSO)  damping ratio  convergence  function optimization  
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