计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
23期
36-38,52
,共4页
粒子多样性%粒子群优化算法%物理反弹理论%适应度函数
粒子多樣性%粒子群優化算法%物理反彈理論%適應度函數
입자다양성%입자군우화산법%물리반탄이론%괄응도함수
提出了一种基于提高多样性的粒子群优化算法.在速度更新公式中,将比当前粒子适应度更高的其它所有粒子的个体最优位置信息进行加权学习;在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内.5个基准测试函数的仿真实验表明,该算法能有效克服PSO中的过早收敛问题,并显著提高粒子的多样性,同时有效控制粒子的进化速度.
提齣瞭一種基于提高多樣性的粒子群優化算法.在速度更新公式中,將比噹前粒子適應度更高的其它所有粒子的箇體最優位置信息進行加權學習;在位置更新公式中,利用真實物理反彈理論將解空間外的粒子反彈迴解空間內.5箇基準測試函數的倣真實驗錶明,該算法能有效剋服PSO中的過早收斂問題,併顯著提高粒子的多樣性,同時有效控製粒子的進化速度.
제출료일충기우제고다양성적입자군우화산법.재속도경신공식중,장비당전입자괄응도경고적기타소유입자적개체최우위치신식진행가권학습;재위치경신공식중,이용진실물리반탄이론장해공간외적입자반탄회해공간내.5개기준측시함수적방진실험표명,해산법능유효극복PSO중적과조수렴문제,병현저제고입자적다양성,동시유효공제입자적진화속도.
