广西民族大学学报（自然科学版）
廣西民族大學學報（自然科學版）
엄서민족대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY FOR NATIONALITIES(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
4期
55-59
,共5页
粒子群优化算法%蜂群算法%简化公式%群体智能%全局最优
粒子群優化算法%蜂群算法%簡化公式%群體智能%全跼最優
입자군우화산법%봉군산법%간화공식%군체지능%전국최우
针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法(CLPSO算法)和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.
針對粒子群算法和蜂群算法在尋優中存在的一些早熟和收斂速精度不高等問題,論文分彆時粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式進行瞭改進,利用改進的粒子群算法和改進的蜂群算法同時對一箇粒子位置進行部分算術更新的方法,提齣瞭一種新混閤的優化算法.併將其在12箇多極值基準函數進行全跼最優化測試,實驗結果錶明,筆者提齣的混閤優化算法收斂的速度和收斂精度大大提高瞭,其性大大優于改進的粒子群算法(CLPSO算法)和人工蜂群算法,對于高、低維複雜函數的優化均適用.
침대입자군산법화봉군산법재심우중존재적일사조숙화수렴속정도불고등문제,논문분별시입자산법화봉군산법적경신책략이급경신공식진행료개진,이용개진적입자군산법화개진적봉군산법동시대일개입자위치진행부분산술경신적방법,제출료일충신혼합적우화산법.병장기재12개다겁치기준함수진행전국최우화측시,실험결과표명,필자제출적혼합우화산법수렴적속도화수렴정도대대제고료,기성대대우우개진적입자군산법(CLPSO산법)화인공봉군산법,대우고、저유복잡함수적우화균괄용.
