基于改进的小生境粒子群算法在函数优化中的应用 |
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引用本文: | 张海妮.基于改进的小生境粒子群算法在函数优化中的应用[J].河南科学,2018(4):499-504. |
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作者姓名: | 张海妮 |
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作者单位: | 陕西交通职业技术学院基础部 |
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摘 要: | 为了克服标准粒子群算法在搜索后期中易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的小生境粒子群算法.通过将小生境技术引入标准粒子群算法中,保证了种群的多样性;同时在惯性权重中引入余弦函数,更改算法中认知项和社会项加速因子,加入迭代因素,并在位置更新策略中加入了飞行时间因子等策略,使其更加贴近粒子群算法的客观规律.通过对5个非线性基准测试函数进行数值仿真实验对比,结果表明改进的小生境粒子群算法在非线性的复杂函数优化中具有更好的寻优能力,避免了"早熟"现象,同时还具备收敛速度快,搜索精度高等特点.
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关 键 词: | 粒子群算法 小生境 余弦函数 惯性权重 加速因子 飞行时间因子 测试函数 函数优化 |
Application of Improved Niche Particle Swarm Optimization in Function Optimization |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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