计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
3期
225-228
,共4页
粒子群优化%信息熵%协进化%约束优化%模拟退火
粒子群優化%信息熵%協進化%約束優化%模擬退火
입자군우화%신식적%협진화%약속우화%모의퇴화
针对基本粒子群算法具有搜索初期收敛速度慢,后期易陷入局部极值点的缺陷,引入信息熵衡量粒子群体的适应度值,结合模拟退火算法,提出一种基于信息熵混合协进化粒子群算法,增强了算法的自适应能力.通过4个标准函数对提出的算法进行了测试,仿真结果表明,算法是有效和可行的,且比基本粒子群算法的计算精度高.
針對基本粒子群算法具有搜索初期收斂速度慢,後期易陷入跼部極值點的缺陷,引入信息熵衡量粒子群體的適應度值,結閤模擬退火算法,提齣一種基于信息熵混閤協進化粒子群算法,增彊瞭算法的自適應能力.通過4箇標準函數對提齣的算法進行瞭測試,倣真結果錶明,算法是有效和可行的,且比基本粒子群算法的計算精度高.
침대기본입자군산법구유수색초기수렴속도만,후기역함입국부겁치점적결함,인입신식적형량입자군체적괄응도치,결합모의퇴화산법,제출일충기우신식적혼합협진화입자군산법,증강료산법적자괄응능력.통과4개표준함수대제출적산법진행료측시,방진결과표명,산법시유효화가행적,차비기본입자군산법적계산정도고.
