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针对许多工业生产过程的数学模型难以得到最优极值的问题,研究利用PSO算法实现对于复杂非线性函数的极值寻优。为了提高PSO算法的搜索能力和搜索精度,提出了一种惯性权重的自适应调整策略,并利用Sigmoid形式变异算子实现种群的重新初始化,避免早熟收敛。仿真结果证明了所提改进措施的正确性和有效性,改进后的PSO算法,在处理复杂非线性函数极值寻优问题时的能力大为提升。