电子测试
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전자측시
ELECTRONIC TEST
2010年
2期
31-35
,共5页
多智能体%遗传算法%PSO算法%函数优化
多智能體%遺傳算法%PSO算法%函數優化
다지능체%유전산법%PSO산법%함수우화
通过将多智能体系统加入基本的粒子群算法(PSO),提出了一种新的函数优化方法--多智能体遗传PSO算法(MAGPA).该方法将智能体固定在网格上,而每个智能体通过邻域的竞争和合作,随机交叉操作,变异操作,再联合PSO的进化机制,不断地感受局部环境,逐步影响整个智能体网格,以增强对环境的适应度.该算法可以有效地保持智能体的多样性,提高优化的准确性.
通過將多智能體繫統加入基本的粒子群算法(PSO),提齣瞭一種新的函數優化方法--多智能體遺傳PSO算法(MAGPA).該方法將智能體固定在網格上,而每箇智能體通過鄰域的競爭和閤作,隨機交扠操作,變異操作,再聯閤PSO的進化機製,不斷地感受跼部環境,逐步影響整箇智能體網格,以增彊對環境的適應度.該算法可以有效地保持智能體的多樣性,提高優化的準確性.
통과장다지능체계통가입기본적입자군산법(PSO),제출료일충신적함수우화방법--다지능체유전PSO산법(MAGPA).해방법장지능체고정재망격상,이매개지능체통과린역적경쟁화합작,수궤교차조작,변이조작,재연합PSO적진화궤제,불단지감수국부배경,축보영향정개지능체망격,이증강대배경적괄응도.해산법가이유효지보지지능체적다양성,제고우화적준학성.
