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关于粒子群算法改进的研究

杜玉平  
【摘要】: 粒子群优化算法就是智能优化算法中的一种重要方法,该算法源于对鸟群和鱼群运动行为的模拟其特点是简单需调整参数较少收敛速度快且易于实现,在目标函数优化神经网络训练工程实践中表现出巨大潜力 本文给出了几种改进的粒子群算法,主要工作如下: 第一、为了提高粒子群算法的全局收敛性,构造了两种改进的粒子群算法,算法一是对当前个体极值进行随机变异,算法二是先对当前粒子进行随机变异,然后把变异后的结果就作为该粒子的下一代两种算法的目的是增强粒子群算法跳出局部最优解的能力.通过典型函数的测试结果表明新算法在收敛速度和收敛精度方面均明显优于标准粒子群算法和文献[35]的算法,提出的新算法有效避免了早熟收敛问题,具有较强的全局收敛能力. 第二、为了改善粒子群优化算法的搜索性能,提出了一种带步长因子的粒子群算法(PSO with Step,S-PSO),对原始粒子群算法(PSO)作了改进,通过每次更新粒子的位置时加入了步长因子,从而克服了原始粒子群算法中步长因子为1导致的粒子在迭代中后期搜索性能下降的困难本文提出的的新算法,在几个基准函数的数值实验中表现出令人满意的优化性能


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