改进的带经验因子的二进制粒子群优化算法

？针对传统二进制粒子群优化(bpso)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优，从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题，提出一种改进的带经验因子的bpso算法。该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新，从而引导粒子寻优。为避免粒子对历史信息的过度依赖，算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节，最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响。仿真实验结果表明，与经典bpso算法以及相关改进算法相比，新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上，都能达到更好的效果。