计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
9期
263-266
,共4页
极值寻优%粒子群优化算法%函数
極值尋優%粒子群優化算法%函數
겁치심우%입자군우화산법%함수
Extreme optimization%PSO algorithm%Functions
针对许多工业生产过程的数学模型难以得到最优极值的问题,研究利用PSO算法实现对于复杂非线性函数的极值寻优.为了提高PSO算法的搜索能力和搜索精度,提出了一种惯性权重的自适应调整策略,并利用Sigmoid形式变异算子实现种群的重新初始化,避免早熟收敛.仿真结果证明了所提改进措施的正确性和有效性,改进后的PSO算法,在处理复杂非线性函数极值寻优问题时的能力大为提升.
針對許多工業生產過程的數學模型難以得到最優極值的問題,研究利用PSO算法實現對于複雜非線性函數的極值尋優.為瞭提高PSO算法的搜索能力和搜索精度,提齣瞭一種慣性權重的自適應調整策略,併利用Sigmoid形式變異算子實現種群的重新初始化,避免早熟收斂.倣真結果證明瞭所提改進措施的正確性和有效性,改進後的PSO算法,在處理複雜非線性函數極值尋優問題時的能力大為提升.
침대허다공업생산과정적수학모형난이득도최우겁치적문제,연구이용PSO산법실현대우복잡비선성함수적겁치심우.위료제고PSO산법적수색능력화수색정도,제출료일충관성권중적자괄응조정책략,병이용Sigmoid형식변이산자실현충군적중신초시화,피면조숙수렴.방진결과증명료소제개진조시적정학성화유효성,개진후적PSO산법,재처리복잡비선성함수겁치심우문제시적능력대위제승.
