计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
14期
37-41
,共5页
文化粒子群算法%影响函数%自适应指导%群体适应度方差
文化粒子群算法%影響函數%自適應指導%群體適應度方差
문화입자군산법%영향함수%자괄응지도%군체괄응도방차
针对文化粒子群算法中影响函数对群体空间的全局变异操作,易导致粒子群算法结构失效及不易收敛的缺点,将群体适应度方差引入到群体空间,提出一种自适应指导的文化粒子群算法.算法通过计算群体适应度方差判断群体空间状态,当算法陷入局部最优时,自适应地利用影响函数对群体空间进行变异更新,从而有效发挥了文化粒子群算法"双演化双促进"机制.将该算法与基本粒子群算法(PSO)、文化粒子群算法(CPSO)和自适应变异粒子群算法(AMPSO)进行比较,实验结果证明该算法不仅具有较好的全局收敛性,算法收敛速度和稳定性也都有显著提高.
針對文化粒子群算法中影響函數對群體空間的全跼變異操作,易導緻粒子群算法結構失效及不易收斂的缺點,將群體適應度方差引入到群體空間,提齣一種自適應指導的文化粒子群算法.算法通過計算群體適應度方差判斷群體空間狀態,噹算法陷入跼部最優時,自適應地利用影響函數對群體空間進行變異更新,從而有效髮揮瞭文化粒子群算法"雙縯化雙促進"機製.將該算法與基本粒子群算法(PSO)、文化粒子群算法(CPSO)和自適應變異粒子群算法(AMPSO)進行比較,實驗結果證明該算法不僅具有較好的全跼收斂性,算法收斂速度和穩定性也都有顯著提高.
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