计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2008年
8期
166-168,182
,共4页
粒子群优化%全局最优%竞争策略
粒子群優化%全跼最優%競爭策略
입자군우화%전국최우%경쟁책략
为提高粒子群优化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的收敛精精度与速度,提出了一种基于竞争策略的粒子群优化算法.算法通过对两粒子相似度的判定,来决定是否对粒子进行变换操作,能够提高粒子的多样性,避免局部最优,提高了收敛精度,片且当两个粒子被判定为同一个粒子时,根据适者生存的思想,适应度较优的粒子保留下来,适应度较差的粒子则需进行高斯变异变换,在保证粒子多样性的基础上减少了运算量,提高了收敛速度.并且通过多峰函数(Achley函数、Schaffer函数、Grienwank函数)验证,结果表明,改进后的粒子群优化算法在收敛精度与收敛速度方面都优于基本的粒子群优化算法.
為提高粒子群優化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的收斂精精度與速度,提齣瞭一種基于競爭策略的粒子群優化算法.算法通過對兩粒子相似度的判定,來決定是否對粒子進行變換操作,能夠提高粒子的多樣性,避免跼部最優,提高瞭收斂精度,片且噹兩箇粒子被判定為同一箇粒子時,根據適者生存的思想,適應度較優的粒子保留下來,適應度較差的粒子則需進行高斯變異變換,在保證粒子多樣性的基礎上減少瞭運算量,提高瞭收斂速度.併且通過多峰函數(Achley函數、Schaffer函數、Grienwank函數)驗證,結果錶明,改進後的粒子群優化算法在收斂精度與收斂速度方麵都優于基本的粒子群優化算法.
위제고입자군우화(Particle Swarm optimization,PSO)산법적수렴정정도여속도,제출료일충기우경쟁책략적입자군우화산법.산법통과대량입자상사도적판정,래결정시부대입자진행변환조작,능구제고입자적다양성,피면국부최우,제고료수렴정도,편차당량개입자피판정위동일개입자시,근거괄자생존적사상,괄응도교우적입자보류하래,괄응도교차적입자칙수진행고사변이변환,재보증입자다양성적기출상감소료운산량,제고료수렴속도.병차통과다봉함수(Achley함수、Schaffer함수、Grienwank함수)험증,결과표명,개진후적입자군우화산법재수렴정도여수렴속도방면도우우기본적입자군우화산법.
