基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法

针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题，提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法（EDW-DPSO）。首先，采用半均匀初始化种群，使种群以整体均匀、局部随机的方式分布；其次，引入动态分裂算子，对满足分裂条件的粒子执行分裂操作，增加种群多样性，避免粒子陷入局部最优；最后，采用指数衰减的惯性权重，平衡粒子全局搜索和局部开发能力。实验结果表明，该算法在前期有较大的搜索空间，种群多样性增加，后期则强调局部开发，提高收敛精度和优化能力，加快粒子跳脱局部极值逼近全局最优。