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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
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作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 合度 粒子算法 优化设计 惯性 收缩因子
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带自适应精英扰动及惯性权重的反向粒子群优化算法 被引量:24
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作者 董文永 康岚兰 +1 位作者 刘宇航 李康顺 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1-10,共10页
针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,... 针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,利用粒子适应度比重等信息,引入了非线性的自适应惯性权重(NIW)调整各个粒子的活跃程度,继而加速算法的收敛过程。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,提出了自适应精英变异策略(AEM)来增大搜索范围,结合精英粒子的反向搜索能力,达到跳出局部最优解的目的。上述2种机制的结合,可以有效克服反向粒子群算法的探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,OPSO-AEM&NIW算法无论是在计算精度还是计算开销上均具有较强的竞争能力。 展开更多
关键词 一般性反向学习 粒子优化 自适应精英变异 非线性惯性
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基于Sigmoid惯性权重自适应调整的粒子群优化算法 被引量:15
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作者 黄利 杜伟伟 丁立新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期32-34,共3页
提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整... 提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法。通过三个典型的多峰函数,将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法(SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较,结果表明,AS-PSO算法相比其他两种算法,全局寻优能力更强,在一定程度上解决了收敛性能与全局寻优能力之间的矛盾。 展开更多
关键词 粒子优化算法 早熟 惯性 适应 自适应
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基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法 被引量:40
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作者 赵志刚 林玉娇 尹兆远 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期501-506,共6页
针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等... 针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置。通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 展开更多
关键词 粒子优化 均值 自适应惯性 适应度值
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融合隶属度函数的自适应惯性权重模式的粒子群优化算法 被引量:10
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作者 毛焕宇 王文东 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期277-283,共7页
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算... 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算法PSO-AIWA,有效合理地均衡PSO的全局搜索和局部搜索能力。根据当前粒子与全局最优粒子间的差异,算法可以通过基于粒子间距的隶属度函数动态调整粒子的惯性权重,使得每次迭代中,粒子可以根据当前状态在每个维度上的搜索空间内选择合适的惯性权重进行状态更新。在6种基准函数下进行了算法的性能测试,结果表明,与随机式惯性权重PSO算法与线性递减惯性权重PSO-LDIW算法相比,该算法可以获得更好的粒子分布和收敛性。 展开更多
关键词 粒子优化 惯性 收敛性 自适应调整
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一种自适应惯性权重的粒子群优化算法 被引量:7
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作者 郭长友 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第6期289-292,共4页
为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO(Particle Swarm Optimization)算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数。通过在每次迭代后更新每个粒子的惯... 为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO(Particle Swarm Optimization)算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数。通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法。通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率。 展开更多
关键词 粒子算法 自适应惯性 规模 搜索空间维度 粒子适应 动态管理种
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
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作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子优化算法 自适应惯性 避碰决策
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一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法 被引量:21
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作者 王越 邱飞岳 郭海东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第4期733-737,共5页
针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局... 针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局探索与局部探索性能;其次,引入对未知空间搜索的变异算子,改进速度更新公式,使粒子的寻优范围扩大,增强算法多样性,有效避免陷入局部最优解.通过在六个基准测试函数上进行测试所得到的实验结果表明,本文对二进制粒子群优化算法所做的优化相比于其它三种算法,具有较好的逃离局部最优解的能力,提高了算法的收敛性能. 展开更多
关键词 二进制粒子优化算法 非线性惯性 变异算子
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一种新的带有动态自适应惯性权重和混合变异的粒子群优化算法 被引量:3
9
作者 王苗苗 高岳林 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期70-72,110,共4页
提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应... 提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。在每次迭代过程中,对符合变异条件的粒子进行混合变异。通过对六个典型的测试函数的试验,表明该方法具有较强的全局寻优能力,克服了基本PSO易陷入早熟收敛的现象,并进一步提高了计算精度。 展开更多
关键词 粒子优化 动态自适应惯性 混合变异算子
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基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识 被引量:7
10
作者 高琬玉 卢文喜 +1 位作者 潘紫东 白玉堃 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第12期1-7,16,共8页
地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精... 地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精度。研究基于假想算例,应用模拟-优化方法,将模拟模型作为等式约束条件,以模拟输出值与实际观测值之间的偏差极小化作为目标函数,连同其他非负约束条件建立优化模型,对三个潜在污染源的释放历史及渗透系数进行了联合识别。通过训练BP神经网络,建立数值模拟模型的替代模型,以缓解沉重的计算负荷;为了避免求解优化模型时陷入局部极值,研究提出了一种自适应权重算法,增强了传统粒子群优化算法跳出局部极值点的能力,识别结果表明:①运用BP神经网络所建立的替代模型能够很好地近似模拟模型的输入-输出关系,拟合精度达到0.99,且运行速度明显快于数值模拟模型,证明了其可以代替数值模拟模型嵌入优化模型中进行污染源溯源辨识工作;②同运用传统粒子群优化算法相比较,运用自适应权重粒子群优化算法,对优化算法的参数和迭代终止条件进行调节,可以有效地提高算法的收敛速度和计算效率,收敛得到的最优解的相对误差基本小于5%。 展开更多
关键词 污染源溯源辨识 模拟-优化方法 替代模型 自适应粒子算法 BP神经网络方法
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自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量:86
11
作者 敖永才 师奕兵 +1 位作者 张伟 李焱骏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期874-880,共7页
针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当... 针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。 展开更多
关键词 自适应惯性 收敛性能 惯性分量 无效迭代 粒子优化算法
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一种动态改变惯性权重的粒子群优化算法 被引量:80
12
作者 王启付 王战江 王书亭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期945-948,共4页
针对粒子群优化算法的局限性,提出了一种动态改变惯性权重的粒子群算法,在优化迭代过程中,惯性权重值随粒子的位置和目标函数的性质而变化。函数测试表明,改进后的算法使收敛速度显著加快,而且不易陷入局部极值点。
关键词 粒子 优化算法 动态惯性 收敛速度
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动态调整惯性权重的粒子群优化算法 被引量:29
13
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 董淑华 阎纲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2240-2242,共3页
针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法。首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数。利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发... 针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法。首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数。利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系。在算法后期计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,以加快算法的收敛速度。对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力。 展开更多
关键词 改进适应度函数 惯性矩阵 粒子优化 维变异
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基于随机惯量权重的快速粒子群优化算法 被引量:35
14
作者 黄轩 张军 詹志辉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第3期647-650,663,共5页
在6个标准测试函数的基础上,对惯量权重进行了调查研究,并且分析了惯量权重对算法的影响,提出了一种让惯量权重的取值随机均匀地落在区间[0.4,0.6]内的新方法,用以平衡全局搜索能力和局部开发能力。数值实验的结果表明,该方法比传统的... 在6个标准测试函数的基础上,对惯量权重进行了调查研究,并且分析了惯量权重对算法的影响,提出了一种让惯量权重的取值随机均匀地落在区间[0.4,0.6]内的新方法,用以平衡全局搜索能力和局部开发能力。数值实验的结果表明,该方法比传统的权重线性递减(LDW)具有更快的收敛速度并且能获得更好的解。 展开更多
关键词 粒子优化算法 惯量 快速 随机 改善
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基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断 被引量:12
15
作者 张淑清 胡永涛 +3 位作者 姜安琦 吴迪 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期327-333,共7页
提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验... 提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。 展开更多
关键词 双树复小波 支持向量机 粒子算法 自适应和时间因子 故障诊断
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粒子群优化算法中惯性权重的研究进展 被引量:28
16
作者 田雨波 朱人杰 薛权祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期39-41,共3页
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综... 粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综述了现有文献中对惯性权重的研究进展情况。 展开更多
关键词 粒子优化 惯性 优化算法
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基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法 被引量:74
17
作者 赵志刚 黄树运 王伟倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期361-363,391,共4页
针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构,通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索和全局搜索能力,并... 针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构,通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索和全局搜索能力,并且学习因子采用异步变化的策略来改善粒子的学习能力。考虑到个体之间的相互影响关系,每个粒子的个体极值用所有粒子个体极值的平均值代替。通过几个典型测试函数仿真及F-检验结果表明,提出的算法在搜索速度、收敛精度、鲁棒性方面较已有改进算法有了显著提高,并且具有摆脱陷入局部最优解的能力。 展开更多
关键词 粒子优化算法 简化粒子 惯性 学习因子 随机分布 异步变化
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粒子群优化算法中惯性权重综述 被引量:38
18
作者 周俊 陈璟华 +1 位作者 刘国祥 许伟龙 《广东电力》 2013年第7期6-12,共7页
粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上... 粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上,分析惯性权重对粒子群优化算法在收敛性方面的影响,综述了现有文献对惯性权重的研究进展,并评述了各种惯性权重取值策略所取得的研究成果和存在的不足之处。 展开更多
关键词 粒子优化(PSO)算法 惯性 智能算法 收敛性 开发能力 探索能力
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粒子群优化算法惯量权重控制方法的研究 被引量:29
19
作者 刘杨 田学锋 詹志辉 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期364-371,共8页
粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具... 粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具有较好的全局搜索能力,在一定程度上可以避免陷入局部最优.很多研究者提出了多种动态调整惯量权重的方法.本文系统地介绍和分析比较了目前动态调整惯量权重的4种典型方法,即线性递减惯量权重、随机惯量权重、凹函数递减惯量权重和凸函数递减惯量权重.为了调查这些控制方法对PSO性能的影响,本文在10个不同的单峰和多峰函数上系统地对这4种方法进行了测试和比较,完整的实验结果比较分析对选择合适的参数控制方法以求解单峰函数和多峰函数具有一定的指导作用. 展开更多
关键词 粒子优化算法 惯量 线性递减法 随机法 非线性递减法
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一种动态调整惯性权重的粒子群优化算法 被引量:56
20
作者 董红斌 李冬锦 张小平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期98-102,139,共6页
针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子... 针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法(Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO)。在每次迭代的过程中,采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO、线性递减惯性权重LDIW-PSO、均值自适应惯性权重MAW-PSO在不同维度和种群规模下进行测试比较。实验结果表明,提出的EIW-PSO算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。 展开更多
关键词 粒子优化算法 动态调整 惯性 指数函数
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