计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2008年
13期
3402-3406
,共5页
钟文亮%王惠森%张军%涂德键
鐘文亮%王惠森%張軍%塗德鍵
종문량%왕혜삼%장군%도덕건
人工智能%群体智能%粒子群优化算法%启发性变异%函数优化
人工智能%群體智能%粒子群優化算法%啟髮性變異%函數優化
인공지능%군체지능%입자군우화산법%계발성변이%함수우화
粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能计算方法,该算法精度高,收敛速度快,但在优化多峰函数的时候容易陷入早熟.加入启发性变异机制,可以在不破坏原算法高速收敛性质的同时,扩展算法的有效搜索区域.经过13个经典函数的测试证明,带启发性变异的粒子群优化算法(HMPSO)速度比原算法速度更快,精度更好,且不容易陷入局部最优.与其它带变异的粒子群优化算法相比,该算法收敛更快,在一些问题上有一定的精度优势.
粒子群優化算法(PSO)是一種群體智能計算方法,該算法精度高,收斂速度快,但在優化多峰函數的時候容易陷入早熟.加入啟髮性變異機製,可以在不破壞原算法高速收斂性質的同時,擴展算法的有效搜索區域.經過13箇經典函數的測試證明,帶啟髮性變異的粒子群優化算法(HMPSO)速度比原算法速度更快,精度更好,且不容易陷入跼部最優.與其它帶變異的粒子群優化算法相比,該算法收斂更快,在一些問題上有一定的精度優勢.
입자군우화산법(PSO)시일충군체지능계산방법,해산법정도고,수렴속도쾌,단재우화다봉함수적시후용역함입조숙.가입계발성변이궤제,가이재불파배원산법고속수렴성질적동시,확전산법적유효수색구역.경과13개경전함수적측시증명,대계발성변이적입자군우화산법(HMPSO)속도비원산법속도경쾌,정도경호,차불용역함입국부최우.여기타대변이적입자군우화산법상비,해산법수렴경쾌,재일사문제상유일정적정도우세.
