计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
20期
39-40,54
,共3页
粒子群优化%自适应%粒子群多样性%实数编码
粒子群優化%自適應%粒子群多樣性%實數編碼
입자군우화%자괄응%입자군다양성%실수편마
提出了一种新的自适应粒子群优化算法(AMPSO).该算法在运行过程中根据粒子群多样性的度量指标大小和当前最优解的大小来确定最优粒子的变异概率以对算法进行自适应变异,从而有效地增强了粒子群优化(PSO)算法跳出局部最优解的能力,使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚,又保持了其前期搜索速度快的优点.对几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.
提齣瞭一種新的自適應粒子群優化算法(AMPSO).該算法在運行過程中根據粒子群多樣性的度量指標大小和噹前最優解的大小來確定最優粒子的變異概率以對算法進行自適應變異,從而有效地增彊瞭粒子群優化(PSO)算法跳齣跼部最優解的能力,使PSO算法既襬脫瞭後期易陷入跼部最優點的束縳,又保持瞭其前期搜索速度快的優點.對幾箇典型函數的測試結果錶明,該算法是非常有效的.
제출료일충신적자괄응입자군우화산법(AMPSO).해산법재운행과정중근거입자군다양성적도량지표대소화당전최우해적대소래학정최우입자적변이개솔이대산법진행자괄응변이,종이유효지증강료입자군우화(PSO)산법도출국부최우해적능력,사PSO산법기파탈료후기역함입국부최우점적속박,우보지료기전기수색속도쾌적우점.대궤개전형함수적측시결과표명,해산법시비상유효적.
