科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对标准粒子群算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟,局部寻优等缺点,提出了一种新的随机时滞粒子群优化算法(Random Delayed Particle Swarm Optimization,RDPSO)。该算法中,速度更新模型将根据随机变量期望值从一种模式切换到另一种模式。此外,为了减少陷入局部最优现象的发生并扩大搜索空间,在速度更新方程中添加了随机时滞。仿真结果表明了所提出的RDPSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。最后,将RDPSO算法应用于油田巡检无人机航迹规划问题,实验证明RDPSO算法有效地避免了局部最优现象的发生,同时保证了收敛速度。
- 出版日期2019
- 单位东北石油大学
