计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
14期
211-213
,共3页
粒子群优化%动态邻域%早熟收敛%全局搜索%拟牛顿法
粒子群優化%動態鄰域%早熟收斂%全跼搜索%擬牛頓法
입자군우화%동태린역%조숙수렴%전국수색%의우돈법
粒子群优化(PSO)算法对于多峰搜索问题一直存在早熟收敛问题.为在增强PSO算法全局搜索能力的同时提高收敛速度,提出一种动态邻域混合粒子群优化算法DNH-PSO,采用PSO局部模型,将随机拓扑和冯诺依曼拓扑相结合形成动态邻域,提高算法的全局搜索能力,为增强算法的局部搜索能力并加快收敛速度,使用粒子邻域全面学习策略,将拟牛顿法引入算法中.与其他PSO实验对比分析表明,该算法对于多蜂搜索问题具有较好的全局收敛性.
粒子群優化(PSO)算法對于多峰搜索問題一直存在早熟收斂問題.為在增彊PSO算法全跼搜索能力的同時提高收斂速度,提齣一種動態鄰域混閤粒子群優化算法DNH-PSO,採用PSO跼部模型,將隨機拓撲和馮諾依曼拓撲相結閤形成動態鄰域,提高算法的全跼搜索能力,為增彊算法的跼部搜索能力併加快收斂速度,使用粒子鄰域全麵學習策略,將擬牛頓法引入算法中.與其他PSO實驗對比分析錶明,該算法對于多蜂搜索問題具有較好的全跼收斂性.
입자군우화(PSO)산법대우다봉수색문제일직존재조숙수렴문제.위재증강PSO산법전국수색능력적동시제고수렴속도,제출일충동태린역혼합입자군우화산법DNH-PSO,채용PSO국부모형,장수궤탁복화풍낙의만탁복상결합형성동태린역,제고산법적전국수색능력,위증강산법적국부수색능력병가쾌수렴속도,사용입자린역전면학습책략,장의우돈법인입산법중.여기타PSO실험대비분석표명,해산법대우다봉수색문제구유교호적전국수렴성.
