一种改进的自适应微粒群优化算法

摘要

为了提高微粒群算法(PSO)优化高维目标的性能,提出了个体惯性权重自适应调整微粒群算法(PSO-IIW).PSO-IIW中微粒拥有个体的惯性权重以满足不同微粒对全局和局部搜索能力的不同需求,此权重在对微粒每次进化后的适应值进行评价的基础上被自适应地调整,以加快其收敛速度并逃离局部最优.用该方法与其他两种不同微粒群优化算法对3个经典函数在80,120和160维数进行仿真的结果进行比较,证明在解决高维度目标时可以有效提高微粒群算法的性能.