【摘 要】
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结合粒子群优化（PSO）算法的特点,分析惯性权值的关键性作用。在此基础上提出一种改进的非线性惯性权值递减策略。同时利用两种基准函数对该策略进行测试。实验结果表明,在参数
【机 构】
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宿州学院机械与电子工程学院,早稻田大学国际情报通信研究科
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结合粒子群优化（PSO）算法的特点,分析惯性权值的关键性作用。在此基础上提出一种改进的非线性惯性权值递减策略。同时利用两种基准函数对该策略进行测试。实验结果表明,在参数设置均相同的条件下,改进后的权值递减策略在算法迭代初期具有较好的多样性,有利于跳出局部极值,在迭代后期具有更好的全局寻优能力。当维数不变时,随着种群规模以及最大迭代次数的相应增加,改进后的权值递减策略在收敛精度指标上要明显优于对比算法。
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