基于微粒群优化算法模型的改进策略的研究

摘要

本文针对基本微粒群优化算法的早熟收敛和后期进化缓慢的不足,分析了微粒群优化算法模型中惯性权重、加速度因子对算法敛散性和搜索速度的影响,并提出了相应调整参数设置的策略。改进后的算法使微粒群在不同的进化时期呈现不同搜索性能,从而增加群体的多样性和提高微粒的收敛速度,协调算法的局部收敛和全局收敛之间的平衡,使算法既快又准地搜索到全局最优解.最后,以典型优化问题的实例仿真验证了本文提出的改进策略的有效性。