计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2013年
6期
2020-2024
,共5页
群搜索优化(GSO)算法%遗传算法%模拟退火算法%交叉因子%粒子群优化(PSO)算法
群搜索優化(GSO)算法%遺傳算法%模擬退火算法%交扠因子%粒子群優化(PSO)算法
군수색우화(GSO)산법%유전산법%모의퇴화산법%교차인자%입자군우화(PSO)산법
group search optimization (GSO) algorithm%genetic algorithms%metropolis rule%cross-factor%particle swarm optimization (PSO) algorithm
针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.
針對目前標準群搜索優化(GSO)算法存在的一些缺點,提齣一種基于交扠因子和模擬退火群搜索優化(CMG-SO)算法,通過與模擬退火算法的結閤來改善算法的收斂性能,併藉鑒遺傳算法中的選擇交扠操作增加粒子多樣性,通過引入交扠因子增彊群體成員優良特性,減小瞭算法陷入跼部極值的可能.經過4箇常用測試函數測試及與粒子群優化(PSO)算法、群搜索優化(GSO)算法對比,錶明瞭該算法有較好的全跼搜索能力和收斂速度,提高瞭優化性能.
침대목전표준군수색우화(GSO)산법존재적일사결점,제출일충기우교차인자화모의퇴화군수색우화(CMG-SO)산법,통과여모의퇴화산법적결합래개선산법적수렴성능,병차감유전산법중적선택교차조작증가입자다양성,통과인입교차인자증강군체성원우량특성,감소료산법함입국부겁치적가능.경과4개상용측시함수측시급여입자군우화(PSO)산법、군수색우화(GSO)산법대비,표명료해산법유교호적전국수색능력화수렴속도,제고료우화성능.
