10.19665/j.issn1001-2400.2021.04.016
一种自适应模拟退火粒子群优化算法
为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,避免陷入局部优解,提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法.采用双曲正切函数来控制惯性权重系数,进行非线性自适应变化;利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子,达到改变不同阶段寻优重点的目的 ;引入模拟退火操作,根据种群的初始状态设置一个温度,根据米特罗波利斯准则和温度指导种群以一定的概率接受差解,保证了算法跳出局部最优解的能力.为验证这种算法的效果,选择7种典型测试函数与已有文献中提出的5种粒子优化算法进行对比实验,根据寻优结果的平均值、标准差以及迭代次数等数据,证明文中所提算法在迭代精度、收敛速度以及稳定性上都有很大的提升,有效地弥补了经典粒子群算法的缺陷.
粒子群优化;模拟退火;惯性权重系数;自适应调整策略
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
陕西省教育厅重点科学研究计划项目20JS018
2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
120-127
