一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用

摘要

本文提出了一种新的二进制粒子群算法，尽可能地保留了原来实数粒子群算法的迭代步骤。通过数值算例与现存的几种二进制粒子群算法进行了比较。新算法较好地保留了实数粒子群算法参数的意义,因而可利用实数算法的经验调节算法的参数。粒子的惯量参数通常决定了粒子群算法的收敛速度，通过选择小的惯量参数，并采取适当的方法防止粒子群早熟，新算法实现了较高的效率。数值实验显示，在一些算例上新算法比更成熟的全局优化算法如基因算法有高得多的收敛速度。