深圳大学学报（理工版）
深圳大學學報（理工版）
심수대학학보（리공판）
JOURNAL OF SHENZHEN UNIVERSITY (SCIENCE & ENGINEERING)
2014年
4期
367-373
,共7页
宁剑平%王冰%李洪儒%许葆华
寧劍平%王冰%李洪儒%許葆華
저검평%왕빙%리홍유%허보화
人工智能%优化算法%果蝇算法%局部最优%递减步长%支持向量机%回归模型
人工智能%優化算法%果蠅算法%跼部最優%遞減步長%支持嚮量機%迴歸模型
인공지능%우화산법%과승산법%국부최우%체감보장%지지향량궤%회귀모형
artificial intelligence%optimization algorithm%fruit fly algorithm%global optimiation%diminishing step%support vector machine (SVM)%regression model
提出一种递减步长果蝇优化算法(diminishing step fruit fly optimization algorithm,DS-FOA).该算法的搜索步长随果蝇觅食进程逐步减小,从而使果蝇群体在觅食初期具有较强的全局搜索能力,在觅食后期具有较强的局部寻优能力,从而实现全局搜索能力和局部寻优能力的平衡.将该算法用于支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型的惩罚因子和核函数参数优化中,结果表明,DS-FOA收敛速度快,全局搜索与局部寻优能力强.与其他算法相比,由DS-FOA优化参数的SVM回归模型均方误差最低,回归效果好.
提齣一種遞減步長果蠅優化算法(diminishing step fruit fly optimization algorithm,DS-FOA).該算法的搜索步長隨果蠅覓食進程逐步減小,從而使果蠅群體在覓食初期具有較彊的全跼搜索能力,在覓食後期具有較彊的跼部尋優能力,從而實現全跼搜索能力和跼部尋優能力的平衡.將該算法用于支持嚮量機(support vector machine,SVM)迴歸模型的懲罰因子和覈函數參數優化中,結果錶明,DS-FOA收斂速度快,全跼搜索與跼部尋優能力彊.與其他算法相比,由DS-FOA優化參數的SVM迴歸模型均方誤差最低,迴歸效果好.
제출일충체감보장과승우화산법(diminishing step fruit fly optimization algorithm,DS-FOA).해산법적수색보장수과승멱식진정축보감소,종이사과승군체재멱식초기구유교강적전국수색능력,재멱식후기구유교강적국부심우능력,종이실현전국수색능력화국부심우능력적평형.장해산법용우지지향량궤(support vector machine,SVM)회귀모형적징벌인자화핵함수삼수우화중,결과표명,DS-FOA수렴속도쾌,전국수색여국부심우능력강.여기타산법상비,유DS-FOA우화삼수적SVM회귀모형균방오차최저,회귀효과호.
