计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
12期
23-26
,共4页
粒子群算法%约束优化%种群多样性
粒子群算法%約束優化%種群多樣性
입자군산법%약속우화%충군다양성
针对约束优化问题的求解,提出一种改进的粒子群算法(CMPSO).在 CMPSO 算法中,为了增加种群多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入种群多样性阈值,当种群多样性低于给定阈值时,对全局最优粒子位置和粒子自身最优位置进行多项式变异;并根据粒子违背约束条件的程度,提出一种新的粒子间比较准则来比较粒子间的优劣,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解;为提升种群向全局最优解飞行的概率,采取一种广义学习策略.对经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法是一种可行的约束优化问题的求解方法.
針對約束優化問題的求解,提齣一種改進的粒子群算法(CMPSO).在 CMPSO 算法中,為瞭增加種群多樣性,提升種群跳齣跼部最優解的能力,引入種群多樣性閾值,噹種群多樣性低于給定閾值時,對全跼最優粒子位置和粒子自身最優位置進行多項式變異;併根據粒子違揹約束條件的程度,提齣一種新的粒子間比較準則來比較粒子間的優劣,該準則可以保留一部分性能較優的不可行解;為提升種群嚮全跼最優解飛行的概率,採取一種廣義學習策略.對經典測試函數的倣真結果錶明,所提齣的算法是一種可行的約束優化問題的求解方法.
침대약속우화문제적구해,제출일충개진적입자군산법(CMPSO).재 CMPSO 산법중,위료증가충군다양성,제승충군도출국부최우해적능력,인입충군다양성역치,당충군다양성저우급정역치시,대전국최우입자위치화입자자신최우위치진행다항식변이;병근거입자위배약속조건적정도,제출일충신적입자간비교준칙래비교입자간적우렬,해준칙가이보류일부분성능교우적불가행해;위제승충군향전국최우해비행적개솔,채취일충엄의학습책략.대경전측시함수적방진결과표명,소제출적산법시일충가행적약속우화문제적구해방법.
