信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2010年
9期
1428-1433
,共6页
智能优化%混合蛙跳算法%极值动力学优化(EO)%收敛性
智能優化%混閤蛙跳算法%極值動力學優化(EO)%收斂性
지능우화%혼합와도산법%겁치동역학우화(EO)%수렴성
本文通过求解差分方程分析混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)青蛙运动轨迹;进一步利用Solis和Wets提出的随机搜索算法收敛性判据讨论SFLA全局收敛性,得出SFLA全局收敛的结论;为提高SFLA收敛效率,提出一种在SFLA深度搜索方向上融合极值动力学优化(Extremal Optimization,EO)的改进算法EO-SFLA,并证明其依概率1收敛于全局最优.EO-SFLA中,改进的EO变异概率选取方式拓展了算法搜索空间,赋予了算法跳出局部极值点的能力,保证了算法全局收敛性.通过四个广泛使用的基准函数对两种算法进行实验仿真,仿真结果表明改进算法在保持全局收敛性的同时显著提高收敛速度.
本文通過求解差分方程分析混閤蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)青蛙運動軌跡;進一步利用Solis和Wets提齣的隨機搜索算法收斂性判據討論SFLA全跼收斂性,得齣SFLA全跼收斂的結論;為提高SFLA收斂效率,提齣一種在SFLA深度搜索方嚮上融閤極值動力學優化(Extremal Optimization,EO)的改進算法EO-SFLA,併證明其依概率1收斂于全跼最優.EO-SFLA中,改進的EO變異概率選取方式拓展瞭算法搜索空間,賦予瞭算法跳齣跼部極值點的能力,保證瞭算法全跼收斂性.通過四箇廣汎使用的基準函數對兩種算法進行實驗倣真,倣真結果錶明改進算法在保持全跼收斂性的同時顯著提高收斂速度.
본문통과구해차분방정분석혼합와도산법(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)청와운동궤적;진일보이용Solis화Wets제출적수궤수색산법수렴성판거토론SFLA전국수렴성,득출SFLA전국수렴적결론;위제고SFLA수렴효솔,제출일충재SFLA심도수색방향상융합겁치동역학우화(Extremal Optimization,EO)적개진산법EO-SFLA,병증명기의개솔1수렴우전국최우.EO-SFLA중,개진적EO변이개솔선취방식탁전료산법수색공간,부여료산법도출국부겁치점적능력,보증료산법전국수렴성.통과사개엄범사용적기준함수대량충산법진행실험방진,방진결과표명개진산법재보지전국수렴성적동시현저제고수렴속도.
