自适应模拟退火粒子群优化算法提升寻优性能

本文主要探讨了一种自适应模拟退火粒子群优化算法，由闫群民等人提出，旨在提升粒子群优化算法在解决复杂优化问题时的寻优效率和精度。算法的核心创新在于对惯性权重系数的控制，通过双曲正切函数实现非线性自适应调整，使得算法能够动态地平衡探索与利用两种行为，从而避免过早陷入局部最优解。 惯性权重系数是粒子群算法的关键参数，传统的固定值可能限制了算法的灵活性。通过双曲正切函数，这个系数会随着搜索过程逐渐变化，确保在搜索初期具有较强的探索性，随着搜索的深入，逐渐倾向于当前较好的解，提高收敛速度。这种非线性自适应策略有助于算法在全局搜索和局部精确求解之间找到最佳平衡。 此外，文章还介绍了社会学习因子和自我学习因子的线性变化策略。这些因子用于调节粒子群体之间的信息交流，通过线性变化，可以适时地调整信息共享的程度，确保在不同阶段优化过程中，算法能有针对性地优化，既能保持全局视野，又能在关键阶段集中精力于局部优化。 模拟退火操作的引入是另一个亮点，它借鉴了统计物理中的退火过程，通过设定初始温度来控制算法接受较差解的概率。米特罗波利斯接受准则结合温度调整，允许算法在遇到暂时的低质量解时，有一定的概率接受它们，从而增加跳出局部最优的可能性，提高了算法的全局优化性能。 最后，该算法通过在西北工业大学自动化学院、陕西省工业自动化重点实验室以及陕西理工大学电气工程学院的研究团队的合作验证，充分展现了其在实际问题求解中的优势。通过这种方法，作者们期望能够在多种优化问题中获得更好的优化结果，特别是在那些可能存在多个局部最优解的复杂问题上。 总结来说，本文提出了一种自适应且灵活的粒子群优化算法，通过调整惯性权重、社会学习和自我学习因子，以及引入模拟退火机制，显著提升了算法的寻优能力和全局优化效果。这将为复杂优化问题的求解提供新的解决方案，并有望在实际应用中展现出强大的性能。