一种改进的自适应惯性权重粒子群优化算法

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研究粒子群算法优化问题,针对基本粒子群算法早熟收敛,易收敛于局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法,采用对全局最优微扰和调整惯性权重的方法,改善算法的优化速度和收敛精度。利用个体寻优能力来定义惯性权重,并且将其控制在0.9—0.4范围内,从而合理地调整全局探索能力和局部开发能力。在每次迭代时对当前全局最优粒子进行微扰,改变它的位置,避免它陷入局部最优。经过对一系列测试函数的计算和比较,证明改进方法无论收敛速度、搜索精度及稳定性均有显著改善。
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