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为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局—局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局—局部最优最小值粒子群优化算法。该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化。仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局—局部最优粒子群算法。