小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2012年
9期
1938-1943
,共6页
汪慎文%丁立新%谢承旺%谢大同%舒万能%杨华
汪慎文%丁立新%謝承旺%謝大同%舒萬能%楊華
왕신문%정립신%사승왕%사대동%서만능%양화
群体智能%群搜索优化算法%发现-加入模型%角色分配
群體智能%群搜索優化算法%髮現-加入模型%角色分配
군체지능%군수색우화산법%발현-가입모형%각색분배
群搜索优化算法把群体中的个体分为三种角色:发现者,加入者和游荡者.算法选择最优个体作为唯一的发现者,采用随机决策策略分配加入者和游荡者.该策略过于盲目,算法性能也较差.针对这一缺点,本文考虑个体与发现者的分布关系,以发现者为球心,聚集在球心(或圆心)周围的个体均为加入者,散布于球外的个体为游荡者.而球的半径大小的确定,提出两种不同的方法:自适应半径策略和固定加入者个体数量策略.前者取个体到发现者的平均距离的K倍作为球的半径,后者规定离发现者最近的一定数量的个体被认为分布于球内的加入者.通过实验表明,这两种策略提高了种群多样性的同时,还保证了算法快速收敛到最优解.
群搜索優化算法把群體中的箇體分為三種角色:髮現者,加入者和遊盪者.算法選擇最優箇體作為唯一的髮現者,採用隨機決策策略分配加入者和遊盪者.該策略過于盲目,算法性能也較差.針對這一缺點,本文攷慮箇體與髮現者的分佈關繫,以髮現者為毬心,聚集在毬心(或圓心)週圍的箇體均為加入者,散佈于毬外的箇體為遊盪者.而毬的半徑大小的確定,提齣兩種不同的方法:自適應半徑策略和固定加入者箇體數量策略.前者取箇體到髮現者的平均距離的K倍作為毬的半徑,後者規定離髮現者最近的一定數量的箇體被認為分佈于毬內的加入者.通過實驗錶明,這兩種策略提高瞭種群多樣性的同時,還保證瞭算法快速收斂到最優解.
군수색우화산법파군체중적개체분위삼충각색:발현자,가입자화유탕자.산법선택최우개체작위유일적발현자,채용수궤결책책략분배가입자화유탕자.해책략과우맹목,산법성능야교차.침대저일결점,본문고필개체여발현자적분포관계,이발현자위구심,취집재구심(혹원심)주위적개체균위가입자,산포우구외적개체위유탕자.이구적반경대소적학정,제출량충불동적방법:자괄응반경책략화고정가입자개체수량책략.전자취개체도발현자적평균거리적K배작위구적반경,후자규정리발현자최근적일정수량적개체피인위분포우구내적가입자.통과실험표명,저량충책략제고료충군다양성적동시,환보증료산법쾌속수렴도최우해.
