基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值

资 源 简 介

基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法，其中惯性权值对算法性能有重要影响。传统PSO使用固定惯性权值，难以适应不同搜索阶段的需求。基于粒子适应度的自适应调节方法通过动态调整每个粒子的惯性权值，显著提升了算法性能。

自适应惯性权值调节的核心思想是根据粒子当前适应度值动态计算权值。适应度较好的粒子获得较小权值，使其更倾向于局部开发；适应度较差的粒子获得较大权值，保持全局探索能力。这种差异化的权值分配使粒子群能够更均匀地覆盖搜索空间。

典型的自适应权值函数采用反比例或指数关系将适应度映射到权值区间。高适应度粒子权值接近下限，增强局部搜索精度；低适应度粒子权值接近上限，维持全局探索活力。这种动态平衡有效解决了传统PSO算法中开发与探索的矛盾。

自适应权值调节的优势主要体现在三方面：首先，它避免了人工设置固定权值的经验依赖；其次，能够根据粒子状态自动调整搜索策略；最后，通过差异化的权值分配使群体搜索更加协调有序。这种方法特别适用于多峰函数优化等复杂问题场景。