【摘 要】
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智能算法在解决函数优化问题时往往存在早期收敛和陷入局部极值等问题。本文提出一种基于收缩因子和自适应惯性权重的粒子群优化算法,对粒子群的速度更新公式进行经典的自适应惯性权重调节,同时采用收缩因子对整个速度向量进行精确压缩,使搜索出的解趋近更优的位置,提升算法的收敛性能。通过4个经典函数的仿真实验测试,结果表明本文提出的KPSO算法具有很好的搜索效果和寻优能力。
【基金项目】
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贵州省教育厅工程研究中心项目(No.黔教合KY字[2016]018),贵州省大学生创新创业训练计划项目(No.2018520872)资助。
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智能算法在解决函数优化问题时往往存在早期收敛和陷入局部极值等问题。本文提出一种基于收缩因子和自适应惯性权重的粒子群优化算法,对粒子群的速度更新公式进行经典的自适应惯性权重调节,同时采用收缩因子对整个速度向量进行精确压缩,使搜索出的解趋近更优的位置,提升算法的收敛性能。通过4个经典函数的仿真实验测试,结果表明本文提出的KPSO算法具有很好的搜索效果和寻优能力。
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