计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2012年
5期
1973-1977,2012
,共6页
王俭臣%单甘霖%刘东平%赵志宁
王儉臣%單甘霖%劉東平%趙誌寧
왕검신%단감림%류동평%조지저
粒子群算法%混沌%变尺度%支持向量机%参数优化%故障诊断
粒子群算法%混沌%變呎度%支持嚮量機%參數優化%故障診斷
입자군산법%혼돈%변척도%지지향량궤%삼수우화%고장진단
针对粒子群算法(PSO)存在局部最优及后期收敛速度慢等问题,提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法(IMCPSO).该算法初期,在整个解空间对最优粒子进行变尺度混沌扰动,以防止陷入局部最优;算法后期,则以最优粒子为中心引入变尺度混沌扰动,以提高算法收敛速度.当算法一旦陷入局部最优时,采用混沌粒子替代部分种群粒子以增加粒子多样性,使算法尽快跳出局部最优.基于benchmark测试函数的仿真结果表明,所提算法与基本粒子群算法(SPSO)和变尺度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明显好的搜索精度和收敛速度.最后,将该算法应用于电路故障诊断实验中的支持向量机参数优化问题,实验结果说明了其应用价值.
針對粒子群算法(PSO)存在跼部最優及後期收斂速度慢等問題,提齣一種改進的變呎度混沌粒子群算法(IMCPSO).該算法初期,在整箇解空間對最優粒子進行變呎度混沌擾動,以防止陷入跼部最優;算法後期,則以最優粒子為中心引入變呎度混沌擾動,以提高算法收斂速度.噹算法一旦陷入跼部最優時,採用混沌粒子替代部分種群粒子以增加粒子多樣性,使算法儘快跳齣跼部最優.基于benchmark測試函數的倣真結果錶明,所提算法與基本粒子群算法(SPSO)和變呎度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明顯好的搜索精度和收斂速度.最後,將該算法應用于電路故障診斷實驗中的支持嚮量機參數優化問題,實驗結果說明瞭其應用價值.
침대입자군산법(PSO)존재국부최우급후기수렴속도만등문제,제출일충개진적변척도혼돈입자군산법(IMCPSO).해산법초기,재정개해공간대최우입자진행변척도혼돈우동,이방지함입국부최우;산법후기,칙이최우입자위중심인입변척도혼돈우동,이제고산법수렴속도.당산법일단함입국부최우시,채용혼돈입자체대부분충군입자이증가입자다양성,사산법진쾌도출국부최우.기우benchmark측시함수적방진결과표명,소제산법여기본입자군산법(SPSO)화변척도혼돈입자군산법(MCPSO)상비,구유명현호적수색정도화수렴속도.최후,장해산법응용우전로고장진단실험중적지지향량궤삼수우화문제,실험결과설명료기응용개치.
