计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
4期
51-53,84
,共4页
随机微粒群算法%遗传算法%锦标赛选择%全局优化
隨機微粒群算法%遺傳算法%錦標賽選擇%全跼優化
수궤미립군산법%유전산법%금표새선택%전국우화
以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法--GAT-SPSO.该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化.通过对三个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明:在搜索空间维数相同的情况下,GAT-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO.
以保證全跼收斂的隨機微粒群算法SPSO為基礎,提齣瞭一種改進的隨機微粒群算法--GAT-SPSO.該方法是在SPSO的進化過程中,以錦標賽選擇機製下的遺傳算法所產生的最優箇體來代替SPSO中停止的微粒,參與下一代的群體進化.通過對三箇多峰的測試函數進行倣真,其結果錶明:在搜索空間維數相同的情況下,GAT-SPSO的收斂率及收斂速度均大大優于SPSO.
이보증전국수렴적수궤미립군산법SPSO위기출,제출료일충개진적수궤미립군산법--GAT-SPSO.해방법시재SPSO적진화과정중,이금표새선택궤제하적유전산법소산생적최우개체래대체SPSO중정지적미립,삼여하일대적군체진화.통과대삼개다봉적측시함수진행방진,기결과표명:재수색공간유수상동적정황하,GAT-SPSO적수렴솔급수렴속도균대대우우SPSO.
