计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
28期
69-71
,共3页
粒子群优化算法%学习概率%选择概率
粒子群優化算法%學習概率%選擇概率
입자군우화산법%학습개솔%선택개솔
针对粒子群优化算法的"早熟"问题,提出了强社会认知能力粒子群优化算法,该算法通过学习概率和选择概率确定粒子跟踪的局部极值.算法中学习概率的自适应调整有效权衡了粒子的个体认知能力和社会认知能力.通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题.
針對粒子群優化算法的"早熟"問題,提齣瞭彊社會認知能力粒子群優化算法,該算法通過學習概率和選擇概率確定粒子跟蹤的跼部極值.算法中學習概率的自適應調整有效權衡瞭粒子的箇體認知能力和社會認知能力.通過經典函數的測試結果錶明,新算法的全跼搜索能力有瞭顯著提高,併且能夠有效避免早熟問題.
침대입자군우화산법적"조숙"문제,제출료강사회인지능력입자군우화산법,해산법통과학습개솔화선택개솔학정입자근종적국부겁치.산법중학습개솔적자괄응조정유효권형료입자적개체인지능력화사회인지능력.통과경전함수적측시결과표명,신산법적전국수색능력유료현저제고,병차능구유효피면조숙문제.
