粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究

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1、第40卷第1期西安交通大学学报Vol.40№12006年1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

2、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)01O0053O04StudyontheStrategyofDecreasingInertiaWeightinParticleSwarmOptimizationAlgorithmChenGui

3、min,JiaJianyuan,HanQi(SchoolofElectro2MechanicalEngineering,XidianUniversity,Xi′an710071,China)Abstract:Toefficientlycontroltheglobalandlocalsearchofparticleswarmoptimization(PSO),motivatedbytheideaofdecreasinginertiaweight(DIW),threenonlinearstrategiesforDIW,aparabol

4、aopeningupwards,aparabolaopeningdownwardsandanexponentialcurve,arepro2posedbasedontheexistinglinearDIW.Sphere,Rosenbrock,GriewankandRastrigrinfunctionsareusedtoevaluatethestrategiesonthePSOperformance.Theexperimentalresultsshowthatformostcontinuousoptimizationproblems

5、,thestrategyofconcavefunctiongainsanadvantageoverthelinearstrategy,whilethelinearstrategyoutperformsstrategyofconvexfunctionwiththeidenticalinitialandfinalweights.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

6、,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、模糊惯性权值(FIW)策略和随机惯性权值[7]蚁群算法相比,PSO有着算法简单、容易实现,并且(RIW)策略.其中,FIW策略需要专家知识建立可调整参数少等特点,因此被广泛应用于结构设模糊规则,实现难度较大;RIW策略被用于求解动[2][3][4]计、电磁场和任务调度等工程优化问题中.态系统;LDIW策略相对简单且收敛速度快,因此被在粒子群算法的可调

7、整参数中,惯性权值是最广泛采用.重要的参数,较大的权值有利于提高算法的全局搜受LDIW策略的递减惯性权值思想的启发,为索能力,而较小的权值会增强算法的局部搜索能力.了在全局搜索和局部搜索之间取得更好的平衡,本为了找到一种能在全局搜索和局部搜索之间取得最文构造了3种非线性递减权值策略,并与LDIW策收稿日期:2005O05O11.作者简介:陈贵敏(1978~),男,讲师.基金项目:国家自然科学基金联合基金资助项目(10476019).54西安交通大学学报第40卷略进行了对比研究.试函数都比基本PSO算法收敛速度快且求解精度高.1基本

8、粒子群算法与线性权值策略2非线性权值递减策略在基本PSO中,先在可行解空间中随机初始化n个粒子构成初始种群,并为每个粒子随机初始化线性权值递减策略简单、直观,且具有较好的寻一个速度,每个粒子都对应优化问题的一个解,并由优性能,因此被广泛应用于各类工

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