论文部分内容阅读
惯性权值对粒子群优化（Particle Swarm Opti mization,PSO）算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代中所有粒子采用固定的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应PSO算法DMAPSO（Distance Measurement-based Adaptive PSO）。算法采用欧式距离计算粒子与已知全局最优粒子的差异,然后根据差异自适应调整各粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,结果表明,对于连续函数优