计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
11期
251-255
,共5页
粒子群优化%云模型%变异
粒子群優化%雲模型%變異
입자군우화%운모형%변이
研究云粒子群优化算法问题,为了克服云粒子群优化算法易过早收敛的缺点和提高优化多峰函数的性能.提出了一种云变异的云自适应粒子群优化新算法,结合全局最优值和粒子适应度的比值体现出粒子优差的特点,利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重,并且对粒子位置进行了基于云模型的变异操作,合理的对粒子群各参数进行设置,典型测试函数仿真结果表明,改进优化算法能有效找出全局最优解,提高了收敛精度和收敛速度,且适宜于多峰值问题寻优,是一种可行而有效的优化方法.
研究雲粒子群優化算法問題,為瞭剋服雲粒子群優化算法易過早收斂的缺點和提高優化多峰函數的性能.提齣瞭一種雲變異的雲自適應粒子群優化新算法,結閤全跼最優值和粒子適應度的比值體現齣粒子優差的特點,利用正態雲髮生器自適應調整粒子箇體慣性權重,併且對粒子位置進行瞭基于雲模型的變異操作,閤理的對粒子群各參數進行設置,典型測試函數倣真結果錶明,改進優化算法能有效找齣全跼最優解,提高瞭收斂精度和收斂速度,且適宜于多峰值問題尋優,是一種可行而有效的優化方法.
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