同样,在更新粒子的速度前将惯性权重进行更改 ford =1:K% 开始迭代,一共迭代K次fori=1:n% 依次更新第i个粒子的速度与位置f_i = fit(i);% 取出第i个粒子的适应度f_avg = sum(fit)/n;% 计算此时适应度的平均值f_min =min(fit);% 计算此时适应度的最小值iff_i <= f_avgiff_avg ~= f_min% ...
自适应的粒子群算法,在原有的基础上,它增加了3个改进的方面: ① 进化状态评估(ESE): 每一次粒子群移动后,都有一个全局的状态记录,目的是为了收敛的状态进行评估和划分,为后面自适应参数(c1,c2,w)提供基础 状态的划分步骤: 步骤一:计算每个粒子i的相对于其他粒子的平均距离(欧式距离),与其他粒子都计算一遍距离...
子群通过迭代更新群体的速度和位置,在搜索空间中搜寻最优值;每次迭代中,粒子跟踪个体极值和全局极值,利用个体极值和全局极值的信息来调整自身的速度,并以此速度飞行,更新粒子位置。 粒子群第k+1次迭代的更新公式为: 1.2 改进粒子群算法 惯性权重处理。由式(2)可看出,惯性权重w对 PSO 算法的优化性能影响很大。研究...
部分代码: 摘要:针对传统的粒子群算法易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题,提出了一种基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法,该算法通过改进惯性权重和学习因子参数以优化算法。随着算法的不断迭代,其惯性权重以及学习因子随着迭代次数的增加而动态优化,从而平衡其局部寻优能力与全局搜索能力。实验结果...
计算机与信息科学学院,重庆401331) 摘要:针对粒子群算法搜索精度不高,特别是在处理高维复杂问题时极易陷入局部最优的不足,文章提出一种动态扩 散并结合交叉因子的改进粒子群优化算法(DMPSO),对惯性权重进行调整,对其取值范围做了进一步的研究,在必要的 时候对整个种群的粒子进行重新扩散,并应用于粒子群算法的改进。
针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过程中,粒子边界速度采用最大速度非线性递减变化策略来限制,惯性权值非线性递减变化用于平衡种群粒子前期全局搜索与后期局部寻优的能力;为使种群在进化过程中保持多样性,在标准粒子群算法中引用二...
【目的】旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。【方法】根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一...
惯性权重随着代数逐渐取负,并且适应度差的粒子取负的几率更大.这样得到基于粒子适应度排序改进惯性权重的粒子群算法(ASMIWPSO算法).通过2个仿真算例对比ASMIWPSO算法和PSO算法的寻优结果,所获得的全局最优值前者多于后者.采用边坡工程实例进行ASMlWPSO算法,PSO算法和理正岩土计算软件结果比较,说明ASMIWPSO算法具有...
1 常值惯性权重策略 所谓的常值惯性权重就是标准PSO算法在实施过程中惯性权重值为常数.事实上,基本PSO算法就是惯性权重等于1的标准PSO算法.由于惯性权重大,全局搜索能力较强,局部搜索能力较差,惯性权重小,全局搜索能力较差,局部搜索能力较强,为了平衡PSO算法的全局搜索能力和局部搜索能力,Shi 和Eberhart在文〔2〕中讨...
一种对粒子群算法惯性权重的改进