计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
8期
2273-2275
,共3页
粒子群优化%多峰问题%笛卡尔坐标%球形坐标
粒子群優化%多峰問題%笛卡爾坐標%毬形坐標
입자군우화%다봉문제%적잡이좌표%구형좌표
particle swarm optimizer(PSO)%multimodal problem%Cartesian coordinate%hyperspherical coordinates
为提升标准粒子群算法在求解多峰复杂问题时收敛速度慢和极易陷入局部最优解等缺点,提出一种基于球形坐标的分类学习策略粒子群算法(CLPSO-HC).该算法给出种群运行较差粒子的确定方法,将运行较差的粒子进行分类,并对每类粒子给出相应的学习策略,保证种群跳出局部最优解的能力.为减少外界扰动,将粒子速度和位置的更新在球形坐标中进行,提升了种群向最优解飞行的概率.对三个典型测试函数进行仿真实验,所得结果表明CLPSO-HC相比其他几种算法有较好的收敛性.因此,CLPSO-HC可以作为求解复杂多峰问题的有效算法.
為提升標準粒子群算法在求解多峰複雜問題時收斂速度慢和極易陷入跼部最優解等缺點,提齣一種基于毬形坐標的分類學習策略粒子群算法(CLPSO-HC).該算法給齣種群運行較差粒子的確定方法,將運行較差的粒子進行分類,併對每類粒子給齣相應的學習策略,保證種群跳齣跼部最優解的能力.為減少外界擾動,將粒子速度和位置的更新在毬形坐標中進行,提升瞭種群嚮最優解飛行的概率.對三箇典型測試函數進行倣真實驗,所得結果錶明CLPSO-HC相比其他幾種算法有較好的收斂性.因此,CLPSO-HC可以作為求解複雜多峰問題的有效算法.
위제승표준입자군산법재구해다봉복잡문제시수렴속도만화겁역함입국부최우해등결점,제출일충기우구형좌표적분류학습책략입자군산법(CLPSO-HC).해산법급출충군운행교차입자적학정방법,장운행교차적입자진행분류,병대매류입자급출상응적학습책략,보증충군도출국부최우해적능력.위감소외계우동,장입자속도화위치적경신재구형좌표중진행,제승료충군향최우해비행적개솔.대삼개전형측시함수진행방진실험,소득결과표명CLPSO-HC상비기타궤충산법유교호적수렴성.인차,CLPSO-HC가이작위구해복잡다봉문제적유효산법.
