基于惯性权重非线性递减的粒子群优化算法研究

摘要

针对粒子群算法(PSO)出现“早熟”收敛,在寻优过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢的问题,本文提出一种新的自适应惯性权重粒子群优化算法(AIW-PSO).该算法以PSO算法为基础,采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,使其具有平衡PSO算法的全局和局部搜索能力,当算法出现早熟收敛时,再利用变异操作对群体粒子的最优解做随机扰动,以提高算法跳出局部极值的能力.通过借助6个标准测试函数将该算法与其他三种改进的PSO算法进行仿真对比,结果表明:AIW-PSO算法能够摆脱局部最优,得到全局最优解,在寻优过程中无效迭代次数更少,而且收敛率、收敛速度均具有明显的优势.