本文關(guān)鍵詞：一種狼群智能算法及收斂性分析

  更多相關(guān)文章： 狼群智能算法 智能獵殺 雙高斯函數(shù) 馬爾科夫過(guò)程

【摘要】：針對(duì)狼群算法求解復(fù)雜函數(shù)時(shí)容易陷入局部極值、計(jì)算耗費(fèi)大、學(xué)習(xí)能力差等局限性,提出一種狼群智能算法.首先,通過(guò)構(gòu)建智能獵殺行為提高算法自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,降低算法的計(jì)算耗費(fèi),構(gòu)建雙高斯函數(shù)更新法以增強(qiáng)算法全局搜索能力;然后,運(yùn)用馬爾科夫過(guò)程證明狼群智能算法的收斂性;最后,對(duì)多種典型測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并與多種智能算法進(jìn)行對(duì)比分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出算法具有全局收斂性強(qiáng)、計(jì)算耗費(fèi)低、尋優(yōu)精度高等優(yōu)勢(shì).
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;空軍預(yù)警學(xué)院預(yù)警情報(bào)系;
【關(guān)鍵詞】： 狼群智能算法 智能獵殺 雙高斯函數(shù) 馬爾科夫過(guò)程
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71601183)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言智能優(yōu)化算法一般建立在生物智能或物理現(xiàn)象基礎(chǔ)之上,通過(guò)模擬某些自然現(xiàn)象或過(guò)程求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題[1].常見(jiàn)的智能優(yōu)化算法包括:粒子群算法(PSO)[2-4]、人工魚(yú)群算法(AFSA)[5-6]、人工蜂群算法(ABC)[7-8]、布谷鳥(niǎo)搜索算法(CS)[9]、蝙蝠算法(BA)[10]等,各種群智能算法在求

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 馬竹根;;智能水滴算法研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2014年06期

2 楊帆;徐秉錚;;關(guān)于退火算法的收斂性[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1991年04期

3 周海燕;;基于基因表達(dá)式編程的混合蟻群算法[J];無(wú)線互聯(lián)科技;2014年01期

4 徐紅梅;陳義保;劉加光;王燕濤;;蟻群算法中參數(shù)設(shè)置的研究[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年01期

5 張鋒;趙杰煜;朱紹軍;;可區(qū)分懲罰控制競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年05期

6 張海玉;劉軍;劉志都;;基于混沌優(yōu)化策略的SFLA算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年06期

7 蔣培,黃焱,楊敬安;關(guān)于遺傳算法收斂性的分析[J];湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);1999年01期

8 朱勇;周?chē)?guó)標(biāo);;一類(lèi)改進(jìn)的蟻群算法及其收斂性分析[J];蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

9 沈蔚;趙峙江;李曉剛;;不同影響函數(shù)下的文化算法收斂性研究[J];信息與控制;2008年05期

10 李曦;一種無(wú)模型非線性運(yùn)動(dòng)控制學(xué)習(xí)算法的研究[J];信息與控制;2003年05期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張丹;華紅艷;邵麗紅;;擾動(dòng)蟻群算法中參數(shù)的優(yōu)化選擇[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會(huì)·論文集[C];2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 孟曉琳;蟻群算法的研究及其應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

2 宋錦娟;一種改進(jìn)的蟻群算法及其在最短路徑問(wèn)題中的應(yīng)用[D];中北大學(xué);2013年

3 郭姍姍;基于改進(jìn)粒子濾波的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

4 龔懷瑾;智能算法的研究及其在水質(zhì)預(yù)測(cè)上的應(yīng)用[D];江南大學(xué);2013年

5 陳宏亮;粒子群優(yōu)化算法在氣象信息預(yù)測(cè)建模中的研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 楊強(qiáng)鵬;深度學(xué)習(xí)算法研究[D];南京大學(xué);2015年

7 宋延強(qiáng);多目標(biāo)柔性調(diào)度問(wèn)題的并行粒子群算法的分析與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2014年

8 游麗佳;EXIN和Feng's MCA學(xué)習(xí)算法的收斂性分析[D];大連理工大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：739585