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一種鄰域重心反向?qū)W習(xí)的粒子群優(yōu)化算法

發(fā)布時(shí)間:2019-11-03 18:12
【摘要】:粒子群優(yōu)化算法使用反向?qū)W習(xí)技術(shù)可以提高性能.然而,現(xiàn)有的反向?qū)W習(xí)粒子群優(yōu)化算法僅采用粒子最大最小邊界計(jì)算反向解,沒有充分利用群體搜索經(jīng)驗(yàn).針對(duì)此問題,提出了一種鄰域重心反向?qū)W習(xí)策略,使用鄰域重心作為參考點(diǎn)計(jì)算反向解,充分吸收群體搜索經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)保持種群多樣性;采用收縮因子拓展反向解搜索范圍,增加找到更高質(zhì)量解的機(jī)率.在典型的基準(zhǔn)測試函數(shù)、CEC’13測試函數(shù)和一個(gè)實(shí)際工程優(yōu)化問題上進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明了鄰域重心反向?qū)W習(xí)策略的有效性和本文算法的競爭力.
【圖文】:

曲線,曲線,重心,學(xué)習(xí)策略


第11期周凌云:一種鄰域重心反向?qū)W習(xí)的粒子群優(yōu)化算法上NCOPSO算法排名都是第一.綜合以上實(shí)驗(yàn)分析,說明領(lǐng)域重心反向?qū)W習(xí)策略有效提高了算法的性能.4.3鄰域重心反向?qū)W習(xí)策略有效性分析為了進(jìn)一步對(duì)鄰域重心反向?qū)W習(xí)策略進(jìn)行分析,構(gòu)建了重心反向?qū)W習(xí)粒子群優(yōu)化算法COPSO,它以粒子群體重心為參考點(diǎn)計(jì)算反向解.表3給出了它們?cè)跍y試集前4組函數(shù)上的結(jié)果.分析表3的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),,NCOPSO算法在21個(gè)函數(shù)上都勝過COPSO算法,5個(gè)函數(shù)上與它相當(dāng),說明NCOPSO算法采用鄰域重心計(jì)算反向解,保留了COBL利用群體搜索經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn),而且彌補(bǔ)了COBL的多樣性不足,能夠協(xié)調(diào)整體性與多2821

七大,算法


電子學(xué)報(bào)2017年樣性之間的平衡,對(duì)提高算法收斂能力發(fā)揮了積極作用.4.4拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)算法影響為了分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)算法的影響,分別構(gòu)建環(huán)形拓?fù)涞腘COPSO算法,記為NCOPSO-Ring,和正方形拓?fù)涞腘COPSO算法,記為NCOPSO-Square.這兩種算法中粒子鄰居個(gè)數(shù)固定,不需要額外增加參數(shù),其它設(shè)置與NCOPSO算法相同.表4給出了3種算法在測試集前4組函數(shù)上的結(jié)果,其中最后一行是3種算法的Fried-man檢驗(yàn)排名.分析表4可以看出,不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的NCOPSO算法在大部分函數(shù)上的結(jié)果差距不大.從表4最后一行的Friedman檢驗(yàn)排名上來看,NCOPSO算法略優(yōu)于其它兩個(gè)算法.表3NCOPSO算法及變體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果FunctionNCOPSOCOPSOf18.77e-135±1.84e-1344.93e-76±9.21e-76f20.00e+00±0.00e+000.00e+00±0.00e+00f32.54e+01±1.14e-012.56e+01±1.25e-01f43.65e-04±2.54e-041.05e-03±3.10e-04f50.00e+00±0.00e+004.69e-09±1.05e-08f68.88e-16±0.00e+004.44e-15±0.00e+00f70.00e+00±0.00e+000.00e+00±0.00e+00f89.60e+01±2.41e+011.72e+01±5.28e+00f92.27e-13±0.00e+002.27e-13±0.00e+00f103.65e+06±5.43e+062.42e+06±2.22e+06f117.28e+07±6.94e+077.22e+07±8.20e+07f122.05e+04±4.31e+032.38e+04±4.70e+03f132.85e-03±2.56e-042.84e-03±1.94e-04f141.08e+02±6.42e+011.15e+02±6.32e+01f152.93e+01±1.45e+012.90e+01±8.44e+00續(xù)表FunctionNCOPSOCOPSOf162.10e+01±6.55e-022.10e+01±3.67e-02f172.34e+01±7.34e+002.90e+01±7.69e+00f18

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本文編號(hào):2555203

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