本文關(guān)鍵詞： 停滯 粒子群優(yōu)化 多峰函數(shù)優(yōu)化 自適應(yīng)調(diào)整策略　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高粒子群優(yōu)化算法的性能,設(shè)計(jì)了優(yōu)化粒子帶停滯信息的年齡結(jié)構(gòu)網(wǎng),并利用這種年齡結(jié)構(gòu)網(wǎng)信息自適應(yīng)地更改粒子群優(yōu)化算法的3個(gè)關(guān)鍵參數(shù).構(gòu)建了一種帶停滯信息的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化方法,給出了該方法的具體優(yōu)化步驟.采用4個(gè)經(jīng)典的低維及高維Benchmark測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證該優(yōu)化方法的求解性能,并同引力搜索算法以及傳統(tǒng)的不帶停滯信息的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解對(duì)比.通過對(duì)比可知,該方法在低維多峰函數(shù)優(yōu)化時(shí),其搜索效率均2倍于其他文獻(xiàn)中的方法,對(duì)于維數(shù)高于2維的高維函數(shù),該方法的優(yōu)化效率同其他文獻(xiàn)中的方法基本相同,但在獲得全局解及局部解的能力以及所求解的精度方面均遠(yuǎn)高于其他文獻(xiàn)中的方法.
[Abstract]:In order to improve the performance of particle swarm optimization (PSO) algorithm, an age structure network with stagnation information is designed. The three key parameters of the PSO algorithm are adaptively changed by using the age-structured network information, and an adaptive PSO method with stagnation information is constructed. Four classical low-dimensional and high-dimensional Benchmark test functions are used to verify the performance of the method. It is compared with the gravity search algorithm and the traditional particle swarm optimization algorithm without stagnation information. The comparison shows that this method can be used in the optimization of low dimensional multipeak function. The search efficiency is twice as high as that in other literatures, and the optimization efficiency of this method is basically the same as that of other methods for high-dimensional functions whose dimension is higher than 2-D. However, the ability to obtain global and local solutions and the accuracy of these solutions are much higher than those in other literature.
【作者單位】： 信陽師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;信陽師范學(xué)院土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402393) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研資助項(xiàng)目(16A535001) 河南省教師教育課程改革研究資助項(xiàng)目(2015-JSJYYB-037)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 應(yīng)用領(lǐng)域.粒子群算法雖被認(rèn)為是一種全局智能搜索算法,但因算法是利用粒子個(gè)體的社會(huì)性(gbest)及局部性(pbest)共同搜索的結(jié)果,且粒子個(gè)體的這種社會(huì)性及局部性受其他環(huán)境參數(shù)設(shè)置的影響,導(dǎo)致算法在搜索時(shí)可能會(huì)停滯不前[4-6].現(xiàn)今許多學(xué)者也采用不同的辦法解決這一問題,如常

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本文編號(hào)：1472486