计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2008年
11期
2871-2873
,共3页
粒子群算法%直觉模糊熵%多样性%自适应
粒子群算法%直覺模糊熵%多樣性%自適應
입자군산법%직각모호적%다양성%자괄응
基本粒子群算法在求解高维空间的复杂多峰函数时,种群多样性丧失很快,从而导致算法早熟收敛.针对这一问题,提出了将直觉模糊种群熵作为运算过程中种群多样性的测度,并将直觉模糊熵作为参数来影响粒子的速度更新机制,减小了算法在运算后期早熟收敛的概率,并使算法具备了一定的自适应性.实验结果表明,改进后的算法在性能上比基本粒子群算法有了较大的改进.
基本粒子群算法在求解高維空間的複雜多峰函數時,種群多樣性喪失很快,從而導緻算法早熟收斂.針對這一問題,提齣瞭將直覺模糊種群熵作為運算過程中種群多樣性的測度,併將直覺模糊熵作為參數來影響粒子的速度更新機製,減小瞭算法在運算後期早熟收斂的概率,併使算法具備瞭一定的自適應性.實驗結果錶明,改進後的算法在性能上比基本粒子群算法有瞭較大的改進.
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