RandWPSO算法

资 源 简 介

RandWPSO算法

详 情 说 明

RandWPSO算法是粒子群优化算法(PSO)的一种改进版本，通过引入随机权重机制来提升算法性能。传统PSO算法采用线性递减的惯性权重策略，但这种方式存在两个主要局限：一是权重变化趋势固定可能错过最优解，二是线性调整缺乏对复杂搜索空间的适应性。

RandWPSO的核心创新在于将惯性权重w改为服从特定分布的随机数。这种改进带来了三个显著优势：首先，随机权重能在每次迭代中动态调整粒子的探索能力，避免陷入局部最优；其次，通过概率分布控制权重变化范围，保持了算法的稳定性；最后，这种机制能更好地适应不同阶段的搜索需求，在初期保持较强全局搜索能力的同时，后期也能进行精细的局部开发。

常见的随机权重分布包括均匀分布、高斯分布等，具体选择需要根据问题特性而定。与其他改进PSO算法相比，RandWPSO实现简单且无需复杂参数调优，在函数优化、工程应用等领域都展现出了更好的收敛性和求解精度。