计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2008年
z2期
114-115,151
,共3页
粒子群优化%免疫%混沌%知识获取
粒子群優化%免疫%混沌%知識穫取
입자군우화%면역%혼돈%지식획취
为解决液体发动机故障诊断中知识获取的瓶颈问题,提出了一种基于免疫混沌改进粒子群优化算法的知识获取方法.该方法首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统性能.由于此方程为多维、非线性的优化方程,运用标准粒子群优化算法求解进,容易陷入局部最优,为此提出了一种基于免疫混沌粒子群优化算法.该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子和基于适应度的混沌变异算子增加粒子的多样性,增加了粒子寻找全局最优的能力.实验结果表明,运用改进的粒子群优化算法进行仿真,能够获取系统知识.
為解決液體髮動機故障診斷中知識穫取的瓶頸問題,提齣瞭一種基于免疫混沌改進粒子群優化算法的知識穫取方法.該方法首先將描述繫統性能的非線性方程組,轉化為帶約束的最優化形式,通過設置式中參數可以倣真不同狀況下的繫統性能.由于此方程為多維、非線性的優化方程,運用標準粒子群優化算法求解進,容易陷入跼部最優,為此提齣瞭一種基于免疫混沌粒子群優化算法.該算法在初始化時,運用混沌的思想,使得粒子分佈遍歷所有狀態;在進化時,運用的免疫的思想,設置瞭基于適應度的剋隆算子和基于適應度的混沌變異算子增加粒子的多樣性,增加瞭粒子尋找全跼最優的能力.實驗結果錶明,運用改進的粒子群優化算法進行倣真,能夠穫取繫統知識.
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