科技通报
科技通報
과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2010年
5期
657-660,665
,共5页
粒子群%惯性权重%自适应%变异算子
粒子群%慣性權重%自適應%變異算子
입자군%관성권중%자괄응%변이산자
提出了一种新的基于自适应变异的动态粒子群优化算法.该算法除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子.该算法在运行过程中,根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,采用新的变异算子变异增强了该算法跳出局部最优解的能力.对几种典型函数的测试结果表明:新算法具有很强的全局搜索能力,收敛速度和收敛精度也有所提高,并且能有效避免早熟收敛问题.
提齣瞭一種新的基于自適應變異的動態粒子群優化算法.該算法除瞭採用動態慣性權重外,還引入瞭自適應學習因子和新的變異算子.該算法在運行過程中,根據群體適應度方差以及噹前最優解的大小來確定噹前最佳粒子的變異概率,採用新的變異算子變異增彊瞭該算法跳齣跼部最優解的能力.對幾種典型函數的測試結果錶明:新算法具有很彊的全跼搜索能力,收斂速度和收斂精度也有所提高,併且能有效避免早熟收斂問題.
제출료일충신적기우자괄응변이적동태입자군우화산법.해산법제료채용동태관성권중외,환인입료자괄응학습인자화신적변이산자.해산법재운행과정중,근거군체괄응도방차이급당전최우해적대소래학정당전최가입자적변이개솔,채용신적변이산자변이증강료해산법도출국부최우해적능력.대궤충전형함수적측시결과표명:신산법구유흔강적전국수색능력,수렴속도화수렴정도야유소제고,병차능유효피면조숙수렴문제.
