一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法

摘要

提出了一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法.针对微粒群算法中不同适应度值的微粒所需要的搜索能力不同,引入微粒相对优秀度概念,通过相对优秀度来动态调整惯性权重和加速因子,有效地调节算法的全局和局部搜索能力,保持了微粒的个性.利用三个Benchmark函数进行数值试验,仿真结果表明,算法稳定,具有较好的收敛性能.