计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
35期
45-48,51
,共5页
微粒群算法%子群%动态混合%随机重新初始化%替代
微粒群算法%子群%動態混閤%隨機重新初始化%替代
미립군산법%자군%동태혼합%수궤중신초시화%체대
针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法(SPSDPSO).该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一定代数后重新混合为一个种群继续优化,种群进化与子群进化交替进行直至满足算法终止条件.SPSDPSO的种群与子群混合进化策略增强了群体多样性,并且使得子群体之间能够进行充分的信息交流.收敛性分析表明,SPSDPSO以概率1收敛到全局最优解.函数测试结果表明,新算法的全局收敛性能有了显著提高.
針對微粒群算法容易齣現早熟問題,提齣一種動態種群與子群混閤的微粒群算法(SPSDPSO).該算法在微粒群搜索停滯時對微粒進行分群,在子群內部通過微粒隨機初始化以及箇體替代策略提高優化性能,在子群進化一定代數後重新混閤為一箇種群繼續優化,種群進化與子群進化交替進行直至滿足算法終止條件.SPSDPSO的種群與子群混閤進化策略增彊瞭群體多樣性,併且使得子群體之間能夠進行充分的信息交流.收斂性分析錶明,SPSDPSO以概率1收斂到全跼最優解.函數測試結果錶明,新算法的全跼收斂性能有瞭顯著提高.
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