计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
z3期
249-251,255
,共4页
云模型%优化算法%云粒子群算法%函数优化
雲模型%優化算法%雲粒子群算法%函數優化
운모형%우화산법%운입자군산법%함수우화
针对基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法应用中优化效率低和局部寻优能力较差的问题,提出了两点改进措施:在解空间变换的基础上将局部搜索与全局搜索相结合；依据正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.将改进算法应用于多变量函数极值优化问题.仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性.
針對基于雲數字特徵(期望值、熵值、超熵值)編碼的雲粒子群算法應用中優化效率低和跼部尋優能力較差的問題,提齣瞭兩點改進措施:在解空間變換的基礎上將跼部搜索與全跼搜索相結閤；依據正態雲算子實現粒子的進化學習過程和變異操作.將改進算法應用于多變量函數極值優化問題.倣真結果錶明,該改進算法尋優代數小、收斂速度快、效率高,併且具有較好的種群多樣性,驗證瞭改進措施的有效性.
침대기우운수자특정(기망치、적치、초적치)편마적운입자군산법응용중우화효솔저화국부심우능력교차적문제,제출료량점개진조시:재해공간변환적기출상장국부수색여전국수색상결합；의거정태운산자실현입자적진화학습과정화변이조작.장개진산법응용우다변량함수겁치우화문제.방진결과표명,해개진산법심우대수소、수렴속도쾌、효솔고,병차구유교호적충군다양성,험증료개진조시적유효성.
