计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
6期
198-200
,共3页
粒子群优化%随机扰动%文化算法
粒子群優化%隨機擾動%文化算法
입자군우화%수궤우동%문화산법
提出了随机粒子群优化算法(rPSO),并将其与标准PSO纳入到文化算法(CA)框架中,建立了基于文化框架的随机粒子群优化算法(CA-rPSO).该算法以rPSO作为信念空间的进化算法,以PSO作为群体空间的进化算法,形成了两者独立并行进化的“双演化双促进”机制.选取5个测试函数进行了仿真实验分析并与其他算法进行了比较,结果表明CA-rPSO的寻优性能得到显著提高,且算法简单、易于实现.
提齣瞭隨機粒子群優化算法(rPSO),併將其與標準PSO納入到文化算法(CA)框架中,建立瞭基于文化框架的隨機粒子群優化算法(CA-rPSO).該算法以rPSO作為信唸空間的進化算法,以PSO作為群體空間的進化算法,形成瞭兩者獨立併行進化的“雙縯化雙促進”機製.選取5箇測試函數進行瞭倣真實驗分析併與其他算法進行瞭比較,結果錶明CA-rPSO的尋優性能得到顯著提高,且算法簡單、易于實現.
제출료수궤입자군우화산법(rPSO),병장기여표준PSO납입도문화산법(CA)광가중,건립료기우문화광가적수궤입자군우화산법(CA-rPSO).해산법이rPSO작위신념공간적진화산법,이PSO작위군체공간적진화산법,형성료량자독립병행진화적“쌍연화쌍촉진”궤제.선취5개측시함수진행료방진실험분석병여기타산법진행료비교,결과표명CA-rPSO적심우성능득도현저제고,차산법간단、역우실현.
