仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2015年
6期
1333-1341
,共9页
粒子群优化算法%惯性权重%混沌%印染定型机
粒子群優化算法%慣性權重%混沌%印染定型機
입자군우화산법%관성권중%혼돈%인염정형궤
particle swarm optimization algorithm%inertia weight%chaos%dyeing heat-setting machine
针对标准粒子群优化算法在处理多维、多峰值优化问题时暴露出的易早熟收敛的难题,提出了MDDCIW_PSO算法.算法的主要思路如下:在粒子群进化过程中,赋予每代群体中每个粒子的每一维度以不同的线性衰减混沌化惯性权重,即从纵向看,随着迭代次数的增加,惯性权重呈现线性衰减变化;从横向看,当代的每个粒子的每一维度都在当前衰减半径内呈现独立的混沌变化.MDDCIW_PSO算法从纵横两个方向,最大可能地增强了粒子在搜索后期的群活性和局部搜索能力,从而尽可能地避免陷入局部最优.大量的标准测试函数仿真结果表明:MDDCIW_PSO算法与已有的典型惯性权重改进策略相比,能够较大幅度地提高粒子群算法的搜索精度.最后将MDDCIW_PSO算法应用于印染定型机的能耗模型优化求解中,取得了满意的结果.
針對標準粒子群優化算法在處理多維、多峰值優化問題時暴露齣的易早熟收斂的難題,提齣瞭MDDCIW_PSO算法.算法的主要思路如下:在粒子群進化過程中,賦予每代群體中每箇粒子的每一維度以不同的線性衰減混沌化慣性權重,即從縱嚮看,隨著迭代次數的增加,慣性權重呈現線性衰減變化;從橫嚮看,噹代的每箇粒子的每一維度都在噹前衰減半徑內呈現獨立的混沌變化.MDDCIW_PSO算法從縱橫兩箇方嚮,最大可能地增彊瞭粒子在搜索後期的群活性和跼部搜索能力,從而儘可能地避免陷入跼部最優.大量的標準測試函數倣真結果錶明:MDDCIW_PSO算法與已有的典型慣性權重改進策略相比,能夠較大幅度地提高粒子群算法的搜索精度.最後將MDDCIW_PSO算法應用于印染定型機的能耗模型優化求解中,取得瞭滿意的結果.
침대표준입자군우화산법재처리다유、다봉치우화문제시폭로출적역조숙수렴적난제,제출료MDDCIW_PSO산법.산법적주요사로여하:재입자군진화과정중,부여매대군체중매개입자적매일유도이불동적선성쇠감혼돈화관성권중,즉종종향간,수착질대차수적증가,관성권중정현선성쇠감변화;종횡향간,당대적매개입자적매일유도도재당전쇠감반경내정현독립적혼돈변화.MDDCIW_PSO산법종종횡량개방향,최대가능지증강료입자재수색후기적군활성화국부수색능력,종이진가능지피면함입국부최우.대량적표준측시함수방진결과표명:MDDCIW_PSO산법여이유적전형관성권중개진책략상비,능구교대폭도지제고입자군산법적수색정도.최후장MDDCIW_PSO산법응용우인염정형궤적능모모형우화구해중,취득료만의적결과.
