基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法
Disruption particle swarm optimization algorithm based on exponential decay weight
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题，提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法（EDW-DPSO）。首先，采用半均匀初始化种群，使种群以整体均匀、局部随机的方式分布；其次，引入动态分裂算子，对满足分裂条件的粒子执行分裂操作，增加种群多样性，避免粒子陷入局部最优；最后，采用指数衰减的惯性权重，平衡粒子全局搜索和局部开发能力。实验结果表明，该算法在前期有较大的搜索空间，种群多样性增加，后期则强调局部开发，提高收敛精度和优化能力，加快粒子跳脱局部极值逼近全局最优。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61772249)
国家自然科学基金应急管理项目(61540056)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0734
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1020-1024
文章编号: 1001-3695(2020)04-013-1020-05
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
王永贵, 曲彤彤, 李爽. 基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1020-1024. (Wang Yonggui, Qu Tongtong, Li Shuang. Disruption particle swarm optimization algorithm based on exponential decay weight [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1020-1024. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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