自适应杂交退火粒子群优化算法

TP301.6; 为解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题,提出一种自适应杂交退火PSO算法.采用Sigmoid函数控制惯性权重,平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力;采用双曲正切函数控制加速系数,平衡粒子的自我认知和社会认知能力,提高算法精度;引入模拟退火算子,使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解,增加粒子跳出局部最优的能力;在算法后期引入杂交变异算子,增加种群多样性,进一步提高算法精度.基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证,并与现有典型PSO算法进行了对比.结果表明,所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 44; no. 11; pp. 3470 - 3476
Main Authors 路复宇, 童宁宁, 冯为可, 万鹏程
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051 2022
Subjects
方向图综合
自适应粒子群优化
模拟退火
杂交变异
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2022.11.22

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Summary:TP301.6; 为解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题,提出一种自适应杂交退火PSO算法.采用Sigmoid函数控制惯性权重,平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力;采用双曲正切函数控制加速系数,平衡粒子的自我认知和社会认知能力,提高算法精度;引入模拟退火算子,使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解,增加粒子跳出局部最优的能力;在算法后期引入杂交变异算子,增加种群多样性,进一步提高算法精度.基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证,并与现有典型PSO算法进行了对比.结果表明,所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有一定提升.最后,将所提算法应用于阵列天线方向图综合设计,取得了较现有算法更优的结果.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.11.22