針對(duì)粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)和停滯的問題,提出自適應(yīng)彈射機(jī)制的粒子群算法.為了保持粒子群的活力,在算法內(nèi)引入彈射操作.當(dāng)粒子滿足條件,當(dāng)前位置賦予很大的速度,使其飛到很遠(yuǎn)的區(qū)域.彈射方式可以選擇全維彈射和概率彈射.為了配合彈射操作,提出粒子優(yōu)劣的判斷機(jī)制,使粒子可以被彈射飛出可行域.在算法中設(shè)定自適應(yīng)判別函數(shù),當(dāng)粒子滿足該判別函數(shù),對(duì)粒子實(shí)施彈射.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,文中算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和較快的搜索速度. 

【文章來源】：模式識(shí)別與人工智能. 2019,32(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

本文算法1次計(jì)算取得的最優(yōu)解函數(shù)值隨迭代次數(shù)變化的曲線(j)

(d)f4(b)(e)f5(b)(2×105)(f)f5(b)(6×104)(g)f6(b)(h)f7(b)(i)f8(b)(j)f9(b)(k)f10(b)(l)f11(b)(m)f12(b)圖2本文算法在12個(gè)函數(shù)上100次計(jì)算得到結(jié)果Fig．2Calculationresultsfor100timescalculationofproposedalgorithmwith12functions表1本文算法在各測(cè)試函數(shù)上每組計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table1Statisticsofcalculationresultsoftheproposedalgorithmwithdifferentfunctions函數(shù)迭代次數(shù)最大值最小值均值方差中位值f16×1048．11×10－281．84×10－322．76×10－291．11×10－281．87×10－30f26×1043．97×10－151．81×10－183．07×10－166．04×10－161．13×10－16f36×1041．06×10－53．02×10－82．32×10－62．23×10－61．47×10－6f46×1042．03×10－13．96×10－35．61×10－24．23×10－24．41×10－2f56×1042×1058．64×1019．69×10－25．96×10－44．82×10－71．11×1015．14×10－31．92×1011．34×10－23．6812．65×10－4f6－15910698610291163210152f76×1044．72×10－13．75×10－21．91×10－19．51×10－21．73×10－1f86×1049．95×10－10(28次)8．06×10－22．74×10－13．02×10－13f96×1044．64×10－133．98×10－148．46×10－145．03×10－147．54×10－14f106×1041．099×1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變換函數(shù)與填充函數(shù)的模糊粒子群優(yōu)化算法[J]. 呂柏權(quán),張靜靜,李占培,劉廷章.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]混合編碼差分進(jìn)化粒子群算法及多示例學(xué)習(xí)的高光譜影像降維與分類[J]. 高紅民,李臣明,王艷,謝科偉,陳玲慧,何振宇.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(12)
[3]基于粒子群優(yōu)化的軟子空間聚類算法[J]. 邱云飛,楊倩,唐曉亮.  模式識(shí)別與人工智能. 2015(10)
[4]嵌入層疊混沌策略的隨機(jī)粒子群算法[J]. 李勝,何明輝,李建林,張力.  模式識(shí)別與人工智能. 2015(10)
[5]基于混合粒子群算法的復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配質(zhì)量控制閾優(yōu)化方法[J]. 王小巧,劉明周,葛茂根,馬靖,劉從虎.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2016(01)
[6]基于自適應(yīng)搜索中心的骨干粒子群算法[J]. 王東風(fēng),孟麗,趙文杰.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(12)
[7]具備反向?qū)W習(xí)和局部學(xué)習(xí)能力的粒子群算法[J]. 夏學(xué)文,劉經(jīng)南,高柯夫,李元香,曾輝.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(07)
[8]基于探索與利用平衡理論的災(zāi)變粒子群算法[J]. 李坤,黎明,陳昊.  模式識(shí)別與人工智能. 2015(07)
[9]三維模型最優(yōu)視角選擇的粒子群優(yōu)化方法[J]. 張曄嘉,孫正興,李晨曦,宋沫飛.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2014(12)
[10]基于非均勻變異和多階段擾動(dòng)的粒子群優(yōu)化算法[J]. 趙新超,劉國(guó)蒞,劉虎球,趙國(guó)帥.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(09)



本文編號(hào)：3590251