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图4.14 初速度位置
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图4.15 迭代结果
最优点坐标（1）： [0.148332996728680 0.656268331316766 -0.069905771435114 0.060375755047727
最优坐标（2）： [-0.078496311635274 0.070447936565837 0.032804423901163 0.061389486373012]
适应度值（1）为：1.506027752348302 适应度值（2）为：108141522528168
（6）标准粒子群算法无参数对比c1?c2?2，w?1.2
0.464843694691154
-0.379559837826470 0.550631814306402 -0.044385131261800
0.104011057125470 -0.607186822378544
0.053450658106748 0.040978014348305 0.034324881708865 -0.038580266459785
-0.189785878868686 0.221247950866089
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图4.16 粒子群位置初始化
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图4.17 粒子群初始化速度
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图4.18 迭代结果
在以上仿真中，我们5个实验实数的选择分别对c1，c2，w不同情况做出对比得出结论：
惯性权重w的不同取值对PSO的影响
试验表明权值w将影响PSO 的全局与局部搜优能力，w值较大，全局搜优能力强，局部搜优能力弱;反之，则局部搜优能力增强，而全局搜优能力减弱。线性惯性权的引入使PSO可以调节算法的全局与局部搜优能力，但，还有两个缺点:其一，迭代初期局部搜索能力较弱，即使初始粒子已接近于全局最优点，也往往错过;其二，在迭代后期，则因全局搜索能力变弱，而易陷入局部极值。w?1.05时，粒子群优化算法的搜索效率和搜索精度高。实验结果证明:按照方差分析选择适应的参数设置水平，能够获得稳健和高效的优化效果。
4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响
按照方差分析选择适应的参数设置水平，能够获得稳健和高效的优化效果。关键参数设置如下:粒子种群大小N:较小的群能充分探索解空间，避免了过多的适应值评估和计算时间。一般取[20 -40]，对于大部分的问题， 10个粒子已经足够取得好的结果，对于比较难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到100，200。
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