信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2007年
6期
708-714
,共7页
粒子群优化算法%差分进化算法%混合算法%基准测试函数
粒子群優化算法%差分進化算法%混閤算法%基準測試函數
입자군우화산법%차분진화산법%혼합산법%기준측시함수
提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法--PSODE.该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由差分操作进化而来.此外,通过采用一种信息分享机制,在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高PSODE算法的性能,摆脱陷入局部最优点,还采用了一种变异机制.通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较,证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.
提齣一種基于粒子群算法(PSO)和差分進化算法(DE)相結閤的新型混閤全跼優化算法--PSODE.該算法基于一種雙種群進化策略,一箇種群中的箇體由粒子群算法進化而來,另一種群的箇體由差分操作進化而來.此外,通過採用一種信息分享機製,在算法執行過程中兩箇種群中的箇體可以實現協同進化.為瞭進一步提高PSODE算法的性能,襬脫陷入跼部最優點,還採用瞭一種變異機製.通過4箇標準測試函數的測試併與PSO和DE算法進行比較,證明本文提齣的PSODE算法是一種收斂速度快、求解精度高、魯棒性較彊的全跼優化算法.
제출일충기우입자군산법(PSO)화차분진화산법(DE)상결합적신형혼합전국우화산법--PSODE.해산법기우일충쌍충군진화책략,일개충군중적개체유입자군산법진화이래,령일충군적개체유차분조작진화이래.차외,통과채용일충신식분향궤제,재산법집행과정중량개충군중적개체가이실현협동진화.위료진일보제고PSODE산법적성능,파탈함입국부최우점,환채용료일충변이궤제.통과4개표준측시함수적측시병여PSO화DE산법진행비교,증명본문제출적PSODE산법시일충수렴속도쾌、구해정도고、로봉성교강적전국우화산법.
