自适应粒子群算法：动态调整惯性权重

"一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法" 本文介绍了一种改进的粒子群优化算法（PSO），特别关注了如何在进化早期赋予较大的惯性权重以提高算法性能。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化方法，其中每个粒子代表一个可能的解决方案，并通过模拟群体行为来搜索最佳解。 在传统的PSO中，惯性权重通常是固定的或线性下降的，这可能导致算法在早期过度探索和晚期过度开发，从而影响种群多样性。为了解决这个问题，文章提出了一个动态改变惯性权重的方法。在进化早期，惯性权重较大，使得算法具有更强的全局探索能力；随着进化代数的增加，惯性权重逐渐减小，增强局部开发能力，以避免早熟和陷入局部最优。 具体来说，惯性权重的调整与种群的多样性（由平均粒子相似程度度量）相关。通过设置参数a和b，可以根据种群多样性的变化动态调整惯性权重w，公式(7)给出了惯性权重w的计算方法。这里的F0是种群的初始成熟度，w0是初始惯性权重，F(t-1)是前一代的多样性测度。 算法的实现过程包括初始化粒子群，更新粒子的速度和位置，计算适应度，更新个体极值和全局极值，以及根据多样性测度调整惯性权重。通过比较不同迭代次数下的适应度，算法可以决定是否终止或继续执行。 为了验证新算法的有效性，进行了六种经典函数的优化仿真，并与其他四种PSO变体（包括线性下降惯性权重的标准PSO，自适应PSO，带压缩因子的PSO，以及随机惯性权重的PSO）进行了对比。实验结果显示，当惯性权重设置为0.5时，新算法在平均最优适应值f_avg和成功率R上表现最优。在多峰函数优化中，新算法尤其表现出色，因为它能更好地平衡全局探索和局部开发。 总结起来，本文提出的自适应粒子群算法通过动态调整惯性权重，有效地改善了种群多样性和算法性能，尤其是在处理多峰函数优化问题时。这种改进对于避免早熟和提高全局搜索能力具有重要意义，为PSO算法的实际应用提供了有价值的参考。