计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
19期
171-173
,共3页
粒子群优化%早熟%反馈%群体多样性%多峰函数
粒子群優化%早熟%反饋%群體多樣性%多峰函數
입자군우화%조숙%반궤%군체다양성%다봉함수
针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等问题,基于群体多样性反馈的思想,提出一种动态学习对象的粒子群优化算法.该算法采用群体多样性动态控制粒子的学习对象,减缓群体多样性的丧失速度,有利于群体的全局寻优.对3种典型多峰函数的仿真结果表明,该算法可以有效避免早熟问题,具有较好的全局寻优能力.
針對粒子群優化算法容易早熟、收斂精度低等問題,基于群體多樣性反饋的思想,提齣一種動態學習對象的粒子群優化算法.該算法採用群體多樣性動態控製粒子的學習對象,減緩群體多樣性的喪失速度,有利于群體的全跼尋優.對3種典型多峰函數的倣真結果錶明,該算法可以有效避免早熟問題,具有較好的全跼尋優能力.
침대입자군우화산법용역조숙、수렴정도저등문제,기우군체다양성반궤적사상,제출일충동태학습대상적입자군우화산법.해산법채용군체다양성동태공제입자적학습대상,감완군체다양성적상실속도,유리우군체적전국심우.대3충전형다봉함수적방진결과표명,해산법가이유효피면조숙문제,구유교호적전국심우능력.
