LinWPSO算法

资 源 简 介

LinWPSO算法

详 情 说 明

权重改进的粒子群算法（LinWPSO）是一种通过动态调整惯性权重来提升算法性能的优化方法。传统粒子群优化算法（PSO）中的固定权重难以平衡全局探索和局部开发能力，而LinWPSO通过引入线性递减权重策略有效解决了这一问题。

LinWPSO的核心思想是让惯性权重随着迭代次数线性递减。在算法初期，设置较大的权重值有助于粒子进行大范围搜索，增强全局探索能力；随着迭代进行，权重逐渐减小，粒子速度减慢，有利于局部精细搜索。这种动态调整机制更符合优化过程的需求。

具体实现时，LinWPSO会在算法开始时设定初始最大权重值，在结束时达到预设的最小权重值。权重在迭代过程中按照固定步长线性下降，使算法搜索行为从粗放逐步转向精细。这种简单的线性调整策略在实践中被证明能显著提升PSO的收敛速度和求解精度。

相比传统PSO，LinWPSO在解决复杂优化问题时表现出更好的鲁棒性，特别是当问题存在多个局部最优解时。权重线性递减的设计既保留了算法早期的全局搜索能力，又保证了后期的局部开发效率，是一种简单有效的改进方案。