一种改进的变参数粒子群算法-论文.pdf

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1、IIDlGITA数L字Vl视DE频O稳鞠擞舞ideonqit㈣iq【本文献信息】檀蕊莲，柏鹏，李哲，等．一种改进的变参数粒子群算法[J]．电视技术，2014，38(9)一种改进的变参数粒子群算法檀蕊莲，柏鹏，李哲，卢虎，王澈(1．西安武警工程大学，陕西西安710086；2．空军工程大学，陕西西安710051)【摘要】针对粒子群算法由于算法可调参数较少，在求解多维函数时极易陷入早熟收敛的问题，提出一种改进的变参数粒子群算法。根据粒子运动特性，对粒子速度更新公式进行改进，使各项都融入相应的权重因子，通过权重因子调整粒子寻优性能。通过3个标准测试函数进行验证，并与其他算法进行比较。仿真结果

2、表明，通过设置不同的权重因子，所提算法具有更好的寻优精度和执行能力，在求解多维函数时亦能取得较好的效果。【关键词】粒子群算法；参数选取；权重因子；收敛性分析【中图分类号】TP18【文献标志码】AImprovedAlgorithmofParticleSwarmOptimizationBasedonChangeableParametersTANRuilian一，BAIPeng，LIZhe，LUHu，WANGChe。(．ArmedPoliceEngineeringUniversity，崩’an710086，China；2．AForceEngineeringUniversity，Xi’an7

3、10051，China)【Abstract】ConcerningtheproblemofparticleSWalTOoptimizationforsolvingmultidimensionalfunctioncaneasilyfallintoprematureconvergence，be—causeoflackingadjustableparameters．Analgorithmofvariableparametersparticleswarmoptimizationisproposedinthispaper．Particlevelocityupdateformulaisimprov

4、edbytheparticlemotioncharacteristics．EachpolynomiJhasitscorrespondingweightfactor，andthroughweightingfactortoadjusttheparticleoptimizationperformance．Validatedthroughthreestandardtestfunctionsandcomparedwithotheralgorithms，numericalsimulationresultsshowthatbysetupweightingfactors，theproposedalg

5、orithmhasbetteroptimizationprecisionandexecutionability，andachievesbetterresultsinsolvingthemulti—dimensionalfunctions．【Keywords】particleswarInoptimization；changeableparameters；weightingfactor；convergenceanalysis粒子群优化算法(Pso)是由美国电气工程师Eberhart具有较好的性能，在求解高维函数优化问题时亦能有效避和社会心理学家Kennedy基于群鸟觅食提出来的一种智免维

6、数灾难。能算法¨]。由于该算法算法简单、所需参数少、易于实1标准粒子群算法现等优点从而广泛应用于科学和工程领域。由于算法参数较少，也使得其容易陷入局部最优和维数灾难。针假设由m个粒子组成种群X=(X。，X，⋯，X)，则在对这些问题，尤其是针对算法参数调整方面，相关学者针一个d维的搜索空间中，问题的一个可能解即为第i个粒提出了很多改进算法。其中，shi和Eberhart最早引子在d维搜索空间的位置向量Xi：(置，墨，⋯，)。入了惯性权重的概念，即后来普遍认为的标准粒子群若以P=(PP∞⋯，P)代表粒子i所经历的最好位算法(seso)，这也为后续学者在参数调整方面的研究奠置，Pg=(Pg

7、。，P，⋯，PT代表种群的全局最优位置，定了基础；Clerc提出一种带收缩因子的粒子群算法(cP-=(。，，⋯，)代表第i个粒子在d维空间的飞行s0)J，使用收缩因子可以通过平衡局部开发能力与全局速度，则在每次迭代过程中，粒子将按式(1)、式(2)更新搜索能力从而改善粒子群算法收敛l生能。然而，对于如何自身的速度和位置寻求更合适该算法的参数问题仍然是研究的重点和难点。Vid(k+1)=toVid()+clrl(P一Xd(k))+本文在前人研究的基础上，提出