文件名称：论文研究-一种改进的粒子群优化算法.pdf
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更新时间：2022-08-11 15:09:28
粒子集,优化算法,轨迹信息,惯性权重
为了解决标准粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题，提出了一种改进的方法。算法针对PSO算法在搜索过程中常处于一个相对稳定的阶段，这时获取全局最优点的粒子速度趋于0或者在最优位置来回大幅振荡，而种群中的其他粒子正处在向全局最优位置收敛的过程中，动态调整粒子位置和速度可以提高粒子的收敛速度。如果稳定阶段过长而粒子过于集中，显示粒子可能陷入了局部极小值，引入外力干涉可以提高粒子的全局搜索能力。该方法实现简单，可以与其他改进PSO算法结合以进一步提高搜索的性能。仿真实验证明了改进算法可以提高算法的收敛速度和搜索效果。