计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
12期
3626-3628,3653
,共4页
混合粒子群优化算法%全局—局部最优%学习因子%约束因子
混閤粒子群優化算法%全跼—跼部最優%學習因子%約束因子
혼합입자군우화산법%전국—국부최우%학습인자%약속인자
hybrid particle swarm optimization algorithm%global-local best%learning factor%constraint factor
针对传统粒子群优化算法解决复杂问题时收敛速度太快、容易陷入局部最优解的问题,在全局—局部最优解粒子群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化算法.通过将粒子的邻域最优解加入到速度更新公式,使得粒子的速度更新同时受全局最优解和邻域最优解作用,提高了粒子的寻优能力.并改进了学习因子和约束因子,平衡粒子的全局搜索和局部开发能力.通过几个经典测试函数分析比较,该算法能大大提高粒子的寻优能力.
針對傳統粒子群優化算法解決複雜問題時收斂速度太快、容易陷入跼部最優解的問題,在全跼—跼部最優解粒子群算法的基礎上,提齣瞭一種改進學習因子和約束因子的混閤粒子群優化算法.通過將粒子的鄰域最優解加入到速度更新公式,使得粒子的速度更新同時受全跼最優解和鄰域最優解作用,提高瞭粒子的尋優能力.併改進瞭學習因子和約束因子,平衡粒子的全跼搜索和跼部開髮能力.通過幾箇經典測試函數分析比較,該算法能大大提高粒子的尋優能力.
침대전통입자군우화산법해결복잡문제시수렴속도태쾌、용역함입국부최우해적문제,재전국—국부최우해입자군산법적기출상,제출료일충개진학습인자화약속인자적혼합입자군우화산법.통과장입자적린역최우해가입도속도경신공식,사득입자적속도경신동시수전국최우해화린역최우해작용,제고료입자적심우능력.병개진료학습인자화약속인자,평형입자적전국수색화국부개발능력.통과궤개경전측시함수분석비교,해산법능대대제고입자적심우능력.
