摘要
在解析粒子群算法的基本原理、算法的流程的基础上,对算法的参变量进行分析和讨论。通过实验说明粒子群算法的参变量对算法性能的影响,重点分析粒子群算法的惯性权重因子的选取原则,最后给出粒子群算法的各个参变量的最优值及其范围。
This paper analyzes and discusses the parameters of particle swarm optimization(pso)on the basis of analyzing the basic principle and process of PSO.The effect of the parameters of particle swarm optimization(pso)on the performance of the algorithm is illustrated by experiments.In the end,it gives us the optimal value and the range of the individual parameters of the particle swarm algorithm.
作者
王凤娟
姜淑凤
徐凤霞
WANG Feng-juan;JIANG Shu-feng;XU Feng-xia(School of Mechanical Engineering, Qiqihar University, Heilongjiang Qiqihar 161006, China)
出处
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2019年第1期14-17,共4页
Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)
基金
齐齐哈尔市科技计划项目(GYGG-201616)
关键词
粒子群算法
群体规模
最大速度
惯性权重
学习因子
particle swarm algorithm
group size
maximum speed
inertia weight
learning factor