粒子群优化算法的参数调整策略研究

摘要

在粒子群优化算法中,对参数的调整会直接影响算法的收敛性、精确性和稳定性。为此,采用线性和非线性2种调整惯性权重策略,设置了3种调整方案,探索惯性权重调整对算法的影响。以Griewank、Rosenbrock等5个函数作为基准测试函数的仿真结果表明:Rosenbrock函数和Rastrigin函数收敛率低,且平均最优解与最优点存在很大偏差;Rosenbrock函数和Rastrigin函数时,在典型的线性递减策略中性能较差;在处理多峰函数问题时,取大值可提升算法的性能。