计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2010年
24期
5335-5338
,共4页
模糊粒子群优化%模糊控制器%方差%极值差均值%惯性权重%学习因子
模糊粒子群優化%模糊控製器%方差%極值差均值%慣性權重%學習因子
모호입자군우화%모호공제기%방차%겁치차균치%관성권중%학습인자
提出了一种2输入和2输出的模糊粒子群优化算法.将群体适应度方差和极值差均值作为模糊控制器的两个输入参量,分别用来度量群体在搜索空间分布的离散程度和群体中个体的多样性,从而自适应地控制PSO算法在进化过程中的惯性权重和扩展项的学习因子.测试函数仿真结果表明,该算法很好地平衡了"开发"与"探测",取得了比文献中已有的模糊粒子群算法更好的优化性能.
提齣瞭一種2輸入和2輸齣的模糊粒子群優化算法.將群體適應度方差和極值差均值作為模糊控製器的兩箇輸入參量,分彆用來度量群體在搜索空間分佈的離散程度和群體中箇體的多樣性,從而自適應地控製PSO算法在進化過程中的慣性權重和擴展項的學習因子.測試函數倣真結果錶明,該算法很好地平衡瞭"開髮"與"探測",取得瞭比文獻中已有的模糊粒子群算法更好的優化性能.
제출료일충2수입화2수출적모호입자군우화산법.장군체괄응도방차화겁치차균치작위모호공제기적량개수입삼량,분별용래도량군체재수색공간분포적리산정도화군체중개체적다양성,종이자괄응지공제PSO산법재진화과정중적관성권중화확전항적학습인자.측시함수방진결과표명,해산법흔호지평형료"개발"여"탐측",취득료비문헌중이유적모호입자군산법경호적우화성능.
