[发明专利]一种基于加权聚合的最小中心粒子群优化方法

摘要

本发明涉及一种基于加权聚合的最小中心粒子群优化方法，基于加权聚合的最小中心粒子群算法，在求解过程中为每一个目标函数赋予一定的动态权重，因此将多目标问题转化为单目标优化问题，接着再通过最小中心法对全局求优。针对当前粒子的位置算出一个最小中心，在这个中心上每个函数取值最小。然后算出每个粒子离这个中心的距离，则离中心最近的点即为全局最优位置，再根据粒子群算法的公式进行迭代。本发明避免了早熟收敛，增强全局搜索能力，同时提高非劣最优解的精度。

主权项

一种基于加权聚合的最小中心粒子群优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：初始化：对粒子群算法进行初始化，选取0.1％≤c1≤1.5％，0.5％≤c2≤2.5％，且c1<c2，作为参数的取值范围；并将粒子数设置为100，迭代次数为500；步骤S2：域约束：在给定的范围内求最优解，域约束表示如下：粒子的取值上限为b＝[1.5；2.5]；粒子的取值下限为a＝[0.1；0.5]；并设置权重的变化频率F＝100；步骤S3：设置粒子的位置和速度；步骤S4：进入主程序粒子群优化：针对当前粒子的位置算出一个最小中心，在这个中心上每个函数取值最小，然后算出每个粒子离这个中心的距离，则离中心最近的点即为全局最优位置，再根据粒子群算法的公式进行迭代。