本文選題：簡(jiǎn)化粒子群　切入點(diǎn)：等高替換　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法不易跳出局部尋優(yōu)、搜索精度低等缺陷,提出了等高隨機(jī)替換策略,運(yùn)用簡(jiǎn)化粒子群算法進(jìn)行更新,加快了粒子尋優(yōu)能力;并且對(duì)適應(yīng)值最差的一部分粒子,采用了最優(yōu)隨機(jī)反方向搜索策略,保證了算法的全局搜索能力。對(duì)七個(gè)不同類型的測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明了改進(jìn)的算法能很好地保持粒子多樣性,全局搜索能力強(qiáng),擁有更好的收斂速度和尋優(yōu)精度。
[Abstract]:Aiming at the defects of standard particle swarm optimization (PSO), such as difficult to jump out of local optimization and low searching precision, a random substitution strategy of equal height is proposed, and the simplified PSO algorithm is used to update the PSO to accelerate the ability of PSO. And for some particles with the worst fitness value, the optimal random reverse direction search strategy is adopted to ensure the global search ability of the algorithm. The simulation experiments of seven different types of test functions are carried out. The results show that the improved algorithm can keep the diversity of particles, have strong global search ability, and have better convergence speed and optimization accuracy.
【作者單位】： 北方民族大學(xué)信息與系統(tǒng)科學(xué)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(6156001) 北方民族大學(xué)重點(diǎn)科研資助項(xiàng)目(2015KJ10) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014JM2-6098)
【分類號(hào)】：TP18

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