计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
8期
2257-2260
,共4页
粒子群算法%进食过程%二次飞行%共轭梯度%混合优化
粒子群算法%進食過程%二次飛行%共軛梯度%混閤優化
입자군산법%진식과정%이차비행%공액제도%혼합우화
Particle Swam Optimization(PSO)%eating process%second flight%Conjugate Gradient(CG)%mixed optimization
传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛；而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢.通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改善种群多样性.并将共轭梯度法(CG)与EPSO相结合形成一种混合优化策略,其中CG用于EPSO的局部搜索过程,以提高收敛速度和精度.利用高维标准测试函数进行寻优实验,并与近年文献方法进行对比,实验结果表明该算法能够克服局部最优的不足,同时继承了CG局部寻优精度高和收敛速度快的特点.
傳統粒子群算法初期搜索過程中,種群過快地嚮噹前最優粒子飛行,易導緻早熟收斂；而算法後期,粒子大量聚集,算法收斂速度慢.通過引入種群進食和二次飛行,提齣一種全跼性的進食粒子群算法(EPSO),使跼部最優附近的粒子進食後快速飛離,以改善種群多樣性.併將共軛梯度法(CG)與EPSO相結閤形成一種混閤優化策略,其中CG用于EPSO的跼部搜索過程,以提高收斂速度和精度.利用高維標準測試函數進行尋優實驗,併與近年文獻方法進行對比,實驗結果錶明該算法能夠剋服跼部最優的不足,同時繼承瞭CG跼部尋優精度高和收斂速度快的特點.
전통입자군산법초기수색과정중,충군과쾌지향당전최우입자비행,역도치조숙수렴；이산법후기,입자대량취집,산법수렴속도만.통과인입충군진식화이차비행,제출일충전국성적진식입자군산법(EPSO),사국부최우부근적입자진식후쾌속비리,이개선충군다양성.병장공액제도법(CG)여EPSO상결합형성일충혼합우화책략,기중CG용우EPSO적국부수색과정,이제고수렴속도화정도.이용고유표준측시함수진행심우실험,병여근년문헌방법진행대비,실험결과표명해산법능구극복국부최우적불족,동시계승료CG국부심우정도고화수렴속도쾌적특점.
