系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2008年
12期
2497-2501
,共5页
粒子群算法%最优值评价%变异机制%自适应
粒子群算法%最優值評價%變異機製%自適應
입자군산법%최우치평개%변이궤제%자괄응
在求解高维空间中复杂多峰函数的优化问题时,传统的粒子群算法在收敛速度和局部搜索能力等方面表现出严重不足.针对这些问题,提出了一种基于最优评价的改进自适应粒子群算法(IAPSO),引入了改进的速度迭代公式,利用对每次迭代后种群的一系列最优值的评价来控制惯性权重的增幅,并设置对速度和位置的变异机制来防止搜索陷入局部最优.相关实验表明,在对高维空间中的复杂多峰函数进行优化求解时,改进粒子群算法IAPSO的表现比常规粒子群算法更加优越.
在求解高維空間中複雜多峰函數的優化問題時,傳統的粒子群算法在收斂速度和跼部搜索能力等方麵錶現齣嚴重不足.針對這些問題,提齣瞭一種基于最優評價的改進自適應粒子群算法(IAPSO),引入瞭改進的速度迭代公式,利用對每次迭代後種群的一繫列最優值的評價來控製慣性權重的增幅,併設置對速度和位置的變異機製來防止搜索陷入跼部最優.相關實驗錶明,在對高維空間中的複雜多峰函數進行優化求解時,改進粒子群算法IAPSO的錶現比常規粒子群算法更加優越.
재구해고유공간중복잡다봉함수적우화문제시,전통적입자군산법재수렴속도화국부수색능력등방면표현출엄중불족.침대저사문제,제출료일충기우최우평개적개진자괄응입자군산법(IAPSO),인입료개진적속도질대공식,이용대매차질대후충군적일계렬최우치적평개래공제관성권중적증폭,병설치대속도화위치적변이궤제래방지수색함입국부최우.상관실험표명,재대고유공간중적복잡다봉함수진행우화구해시,개진입자군산법IAPSO적표현비상규입자군산법경가우월.
