【摘 要】
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针对固定加速因子导致粒子群算法中函数优化精度差、易于陷入局部最优、后期时收敛速率较缓慢等问题,提出一种基于动态加速因子的改进粒子群优化算法(PSO-DAC).采用递减的惯
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,国网吉林供电公司信息通信分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277023)
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针对固定加速因子导致粒子群算法中函数优化精度差、易于陷入局部最优、后期时收敛速率较缓慢等问题,提出一种基于动态加速因子的改进粒子群优化算法(PSO-DAC).采用递减的惯性权重系数,提高权衡局部搜索和全局搜索的能力,引入动态的加速因子,有利于全局搜索以改善粒子群算法的收敛速度及精度.借助四个常用的测试函数与标准粒子群算法进行仿真测验对比,结果显示,改进之后的算法的最优解精度明显提高同时比标准粒子群算法迭代次数降低51.28%以上,能够更快搜索到最优解,特别是在多峰函数中表现更加明显.
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