计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
9期
296-300
,共5页
自适应%变异%粒子群算法%线性%超定方程组
自適應%變異%粒子群算法%線性%超定方程組
자괄응%변이%입자군산법%선성%초정방정조
Adaptive%Mutation%Particle swarm optimization (PSO)%Linear%Over determined equation system
针对粒子群算法容易陷入局部最优值和全局局部搜索平衡能力较差的问题,提出来变异自适应混沌粒子群算法.根据进化代数调节惯性权重和加速因子,新算法较好平衡了粒子群算法中的全局和局部搜索模型,利用变异因子可以使得粒子跳出局部最优值,保证种群后期仍然具有进化潜力.新算法在5个测试函数上和标准粒子群算法,自适应粒子群算法,混沌粒子群算法进行了比较,通过三种比较标准,结果说明了新算法具有较快的收敛速度,和较强的进化潜力.通过对线性超定方程组的求解,说明了新算法在数学方面具有较高的使用价值.
針對粒子群算法容易陷入跼部最優值和全跼跼部搜索平衡能力較差的問題,提齣來變異自適應混沌粒子群算法.根據進化代數調節慣性權重和加速因子,新算法較好平衡瞭粒子群算法中的全跼和跼部搜索模型,利用變異因子可以使得粒子跳齣跼部最優值,保證種群後期仍然具有進化潛力.新算法在5箇測試函數上和標準粒子群算法,自適應粒子群算法,混沌粒子群算法進行瞭比較,通過三種比較標準,結果說明瞭新算法具有較快的收斂速度,和較彊的進化潛力.通過對線性超定方程組的求解,說明瞭新算法在數學方麵具有較高的使用價值.
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