广西民族大学学报(自然科学版)
廣西民族大學學報(自然科學版)
엄서민족대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY FOR NATIONALITIES(NATURAL SCIENCE EDITION)
2009年
1期
74-77
,共4页
优化算法%人工鱼算法%粒子群算法%协同
優化算法%人工魚算法%粒子群算法%協同
우화산법%인공어산법%입자군산법%협동
在分析人工鱼群算法(AFSA)、粒子群算法(PSO)存在不足的基础上,提出一种将PSO群与AFSA群作为两个独立进化的群,同时进行搜索的算法.该算法利用协同思想与正反馈机制,让AFSA群跟踪PSO群的全局最优解,PSO群跟踪AFSA群的全局最优解的算法.这样,一方面利用AFSA的快速找到全局极值邻域的能力克服PSO易陷入局部的不足;另一方面利用PSO的快速收敛能力来提高AFSA的收敛速度和求解精度.基于典型的函数和实例测试的结果都说明了该算法具有收敛速度较快、精度较高的特点.
在分析人工魚群算法(AFSA)、粒子群算法(PSO)存在不足的基礎上,提齣一種將PSO群與AFSA群作為兩箇獨立進化的群,同時進行搜索的算法.該算法利用協同思想與正反饋機製,讓AFSA群跟蹤PSO群的全跼最優解,PSO群跟蹤AFSA群的全跼最優解的算法.這樣,一方麵利用AFSA的快速找到全跼極值鄰域的能力剋服PSO易陷入跼部的不足;另一方麵利用PSO的快速收斂能力來提高AFSA的收斂速度和求解精度.基于典型的函數和實例測試的結果都說明瞭該算法具有收斂速度較快、精度較高的特點.
재분석인공어군산법(AFSA)、입자군산법(PSO)존재불족적기출상,제출일충장PSO군여AFSA군작위량개독립진화적군,동시진행수색적산법.해산법이용협동사상여정반궤궤제,양AFSA군근종PSO군적전국최우해,PSO군근종AFSA군적전국최우해적산법.저양,일방면이용AFSA적쾌속조도전국겁치린역적능력극복PSO역함입국부적불족;령일방면이용PSO적쾌속수렴능력래제고AFSA적수렴속도화구해정도.기우전형적함수화실례측시적결과도설명료해산법구유수렴속도교쾌、정도교고적특점.
