SAPSO采用非线性的动态惯性权重公式

资 源 简 介

SAPSO采用非线性的动态惯性权重公式

详 情 说 明

SAPSO（自适应粒子群优化）算法中采用非线性动态惯性权重是提升算法性能的关键策略。这种机制通过数学公式动态调整惯性权重系数，在迭代过程中实现搜索能力的智能调节。

其核心思想在于：算法初期赋予较大的惯性权重值，保持粒子的高速运动状态，有利于在解空间进行广域探索；随着迭代次数增加，惯性权重按非线性规律递减，使粒子运动逐渐收敛，增强局部精细搜索能力。这种动态平衡有效避免了传统PSO算法早熟收敛或搜索震荡的问题。

典型的非线性调节方式包括指数递减、对数递减等形式，这些曲线变化比线性递减更符合实际优化问题的搜索需求。通过调节公式中的控制参数，可以针对不同优化问题定制最优的收敛轨迹。这种自适应特性使SAPSO在复杂多峰函数优化和工程应用问题中表现出显著优势。