文件名称：论文研究-基于惯性权重对数递减的粒子群优化算法.pdf
文件大小：588KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 21:13:41
论文研究
针对粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，提出了基于惯性权重对数递减的粒子群算法，并引入对数调整因子，对数调整因子的不同取值保证了算法搜索成功率。选取八种典型函数分别进行给定迭代次数和给定精度的仿真实验，并与标准PSO算法、惯性权重线性递减PSO算法、惯性权重高斯函数递减PSO算法进行比较。测试结果表明，该策略可以简便高效地提高算法的全局收敛性和收敛速度，并且具有较好的稳定性。求解大多数优化问题时，即使不引入对数调整因子新算法就可以获得较好的效果。