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1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/230739976StudyonthestrategyofdecreasinginertiaweightinparticleswarmoptimizationalgorithmArticle·January2006CITATIONSREADS793903authors,including:GuiminChenXi'anJiaotongUniversity78PUBLICATIONS984CI
2、TATIONSSEEPROFILESomeoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedprojects:MultistableMechanismsViewprojectOne-PagePapersProjectViewprojectAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyGuiminChenon15December2014.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.第40卷第1期西安交通大学学报Vol.40№12006年1
3、月JOURNALOFXI′ANJIAOTONGUNIVERSITYJan.2006粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究陈贵敏,贾建援,韩琪(西安电子科技大学机电工程学院,710071,西安)摘要:为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin这4个标准测试函数测试这些策略对算法的影响.试验结果表明,对于多数连续优化问题,在初始权值和最终权值相同的情况下,凹函数递减策略优于线
4、性策略,而线性策略优于凸函数策略,凹函数递减策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度.关键词:粒子群优化算法;惯性权值;递减策略中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:0253O987X(2006)01O0053O04StudyontheStrategyofDecreasingInertiaWeightinParticleSwarmOptimizationAlgorithmChenGuimin,JiaJianyuan,HanQi(SchoolofElectro2MechanicalEngineering,XidianUniversity,Xi′an71007
5、1,China)Abstract:Toefficientlycontroltheglobalandlocalsearchofparticleswarmoptimization(PSO),motivatedbytheideaofdecreasinginertiaweight(DIW),threenonlinearstrategiesforDIW,aparabolaopeningupwards,aparabolaopeningdownwardsandanexponentialcurve,arepro2posedbasedontheexistinglinearDIW.Sphere,Rosenb
6、rock,GriewankandRastrigrinfunctionsareusedtoevaluatethestrategiesonthePSOperformance.Theexperimentalresultsshowthatformostcontinuousoptimizationproblems,thestrategyofconcavefunctiongainsanadvantageoverthelinearstrategy,whilethelinearstrategyoutperformsstrategyofconvexfunctionwiththeidenticaliniti
7、alandfinalweights.Keywords:particleswarmoptimization;inertiaweight;decreasingstrategy粒子群优化算法(PSO)是Kennedy和Eber2佳平衡的惯性权值选取方法,研究人员进行了大量[1]hart于1995年提出的一种全局优化进化算法,其的研究工作,先后提出了线性递减权值(LDIW)策[5][6]思想来源于对鸟群捕食行为的研究,同遗传算法和略、模糊惯
