基于惯性权值非线性递减的改进粒子群算法

针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过程中,粒子边界速度采用最大速度非线性递减变化策略来限制,惯性权值非线性递减变化用于平衡种群粒子前期全局搜索与后期局部寻优的能力;为使种群在进化过程中保持多样性,在标准粒子群算法中引用二阶振荡策略使种群在进化过程中始终保持着多样性;在此基础上,进一步地将遗传算法中的选择机理与粒子群算法结合起来用于提高算法的适用性能;所提出的算法经过多个基准测试函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了对比;实验结果表明:算法在搜索精度与寻优能力上有更明显的优势,尤其是在多维、多峰等复杂非线性优化问题时,所提算法具有很强的竞争力。

基于二阶振荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法

针对粒子群算法"早熟收敛"的缺点,提出一种混合粒子群算法.该算法采用最大速度线性递减的方法平衡全局寻优能力与算法收敛精度的矛盾,并用随机权重平衡算法的全局和局部搜索能力.学习因子二阶振荡使种群在粒子数目不变的情况下维持多样性,是提高全局搜索能力的主要方法.自然选择原理使算法改善了因二阶振荡和随机权重的加入而造成收敛速度降低的情况.测试实验表明,所提出的算法能避免早熟问题,有效地提高寻优能力.