小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2013年
9期
2152-2157
,共6页
自适应和声搜索%动态交叉率%交叉粒子群%种群多样性
自適應和聲搜索%動態交扠率%交扠粒子群%種群多樣性
자괄응화성수색%동태교차솔%교차입자군%충군다양성
self-adaptive harmony search%dynamic crossover probability%crossover particle swarm optimization%population diversity
针对粒子群优化算法(PSO)在优化多维问题时容易陷入局部最优的问题,提高其全局搜索能力和拓展能力,提出了一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法.引入动态交叉操作,使得粒子在更新速度时实现共享有效信息,保证粒子进化过程中的种群多样性,提高全局搜索能力.结合和声搜索(HS)的随机搜索能力提出了HS-DCPSO,利用和声搜索的自适应调整参数音符调节概率PAR和间隔调整带宽bw来提高粒子群的拓展能力.通过多个基准函数对所提出的HS-DCPSO算法进行仿真测试,并与HS、PSO及多种改进的粒子群算法对比,验证所提出的HS-DCPSO算法具有较强的全局搜索能力和局部拓展能力,并且算法时间复杂度相比传统PSO增加不明显.
針對粒子群優化算法(PSO)在優化多維問題時容易陷入跼部最優的問題,提高其全跼搜索能力和拓展能力,提齣瞭一種基于和聲搜索的動態交扠粒子群算法.引入動態交扠操作,使得粒子在更新速度時實現共享有效信息,保證粒子進化過程中的種群多樣性,提高全跼搜索能力.結閤和聲搜索(HS)的隨機搜索能力提齣瞭HS-DCPSO,利用和聲搜索的自適應調整參數音符調節概率PAR和間隔調整帶寬bw來提高粒子群的拓展能力.通過多箇基準函數對所提齣的HS-DCPSO算法進行倣真測試,併與HS、PSO及多種改進的粒子群算法對比,驗證所提齣的HS-DCPSO算法具有較彊的全跼搜索能力和跼部拓展能力,併且算法時間複雜度相比傳統PSO增加不明顯.
침대입자군우화산법(PSO)재우화다유문제시용역함입국부최우적문제,제고기전국수색능력화탁전능력,제출료일충기우화성수색적동태교차입자군산법.인입동태교차조작,사득입자재경신속도시실현공향유효신식,보증입자진화과정중적충군다양성,제고전국수색능력.결합화성수색(HS)적수궤수색능력제출료HS-DCPSO,이용화성수색적자괄응조정삼수음부조절개솔PAR화간격조정대관bw래제고입자군적탁전능력.통과다개기준함수대소제출적HS-DCPSO산법진행방진측시,병여HS、PSO급다충개진적입자군산법대비,험증소제출적HS-DCPSO산법구유교강적전국수색능력화국부탁전능력,병차산법시간복잡도상비전통PSO증가불명현.
