小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2011年
9期
1854-1861
,共8页
多模态函数优化%小生境技术%粒子群算法%小生境熵%佳点(集)
多模態函數優化%小生境技術%粒子群算法%小生境熵%佳點(集)
다모태함수우화%소생경기술%입자군산법%소생경적%가점(집)
为了保持群体多样性以增强全局搜索能力,小生境技术在遗传算法中得到了广泛应用.针对多模态函数优化问题,将小生境技术引入到粒子群算法中,建立小生境熵作为群体多样性的量化指标,实时考查进化过程中群体的多样性并调整进化参数；结合数论中的佳点理论,提出一种在解空间使用佳点搜索的群体多样性发掘方法,使得进化过程中群体多样性水平始终保持在设定的阈值之上,从而改善算法的全局搜索能力以期跳出局部最优；在此基础上提出一种旨在找出全部全局最优解和局部最优解的新型串行多群体小生境粒子群算法.数值实验表明,改进的小生境粒子群算法在求解多模态函数优化问题时具有较好的自适应性和收敛性.将算法应用于图像配准实验中,使得配准参数估计误差有明显降低.
為瞭保持群體多樣性以增彊全跼搜索能力,小生境技術在遺傳算法中得到瞭廣汎應用.針對多模態函數優化問題,將小生境技術引入到粒子群算法中,建立小生境熵作為群體多樣性的量化指標,實時攷查進化過程中群體的多樣性併調整進化參數；結閤數論中的佳點理論,提齣一種在解空間使用佳點搜索的群體多樣性髮掘方法,使得進化過程中群體多樣性水平始終保持在設定的閾值之上,從而改善算法的全跼搜索能力以期跳齣跼部最優；在此基礎上提齣一種旨在找齣全部全跼最優解和跼部最優解的新型串行多群體小生境粒子群算法.數值實驗錶明,改進的小生境粒子群算法在求解多模態函數優化問題時具有較好的自適應性和收斂性.將算法應用于圖像配準實驗中,使得配準參數估計誤差有明顯降低.
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