基于局部搜索慣性權重的粒子群優化算法
2011-01-01 00:00:00陳國強李旻張新剛
計算機應用研究 2011年3期
0 引言
粒子群優化(PSO)算法是由Kennedy等人提出的一類模擬群體智能搜索的優化算法，可用于求解大量非線性、不可微和多極值的復雜優化問題，目前在函數優化、神經網絡訓練、工業系統控制等領域取得了較好的效果。
PSO算法也是一種基于迭代的優化算法，算法首先隨機產生一組粒子作為初始種群，通過迭代的方式不斷更新這組粒子。設求解優化問題為
