基于RMSprop的粒子群优化算法

作     者：张天泽 李元香 项正龙 李梦莹 ZHANG Tian-ze;LI Yuan-xiang;XIANG Zheng-long;LI Meng-ying

作者机构：武汉大学计算机学院湖北武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金项目(61672391) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第3期

页      码：642-648页

摘      要：粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优。结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO。考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡。选取10个典型测试函数,将改进后的粒子群算法(RMSPSO)与4个主流粒子群算法进行实验对比分析,实验结果表明,在单峰、多峰和组合函数上,RMSPSO算法在收敛速度和收敛精度上取得了明显进步。

主 题 词：粒子群算法 RMSprop算法 自适应 梯度下降 惯性权重 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.03.007

馆 藏 号：203102601...