惯性权重线性递减PSO

资 源 简 介

惯性权重线性递减PSO

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化技术，模拟鸟群觅食行为来实现参数寻优。其中惯性权重是控制算法全局与局部搜索能力平衡的关键参数。

线性递减惯性权重策略通过动态调整权重值来改善算法性能。通常在迭代初期设置较大权重值增强全局搜索能力，随着迭代进行线性减小权重值，使算法逐步转向局部精细搜索。

在MATLAB实现中，可以观察到这种策略带来的明显优势：早期阶段粒子保持较大飞行速度，快速探索解空间；后期阶段粒子减速，在最优解附近精细调整。这种自适应调整机制有效解决了标准PSO算法容易早熟收敛的问题。

实际应用中需要合理设置初始权重、终止权重以及递减速率。典型的取值范围是初始权重0.9递减至0.4，但具体数值需要根据问题特性进行调整。这种线性变化相比固定权重能显著提高算法在复杂优化问题中的表现。