在自然计算方法中,高维问题的出现使现有一些优化算法虽然能够避免算法陷入局部最优,但是使得算法的性能变差、运行时间变长。在传统自然计算方法的基础上,提出基于LLE(Local Linear Embedding)算法的自然计算方法,通过对算法中邻居粒子...在自然计算方法中,高维问题的出现使现有一些优化算法虽然能够避免算法陷入局部最优,但是使得算法的性能变差、运行时间变长。在传统自然计算方法的基础上,提出基于LLE(Local Linear Embedding)算法的自然计算方法,通过对算法中邻居粒子k和维数d的取值进行分析,降维后使算法得到较好的寻优效果。在此过程中,将降维后的数据增加一个小偏置s来增加种群的多样性。将该策略分别应用于粒子群算法和遗传算法中,采用经典测试函数以及主流针对维数进行优化的4个算法来验证其性能。实验结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升。展开更多
The 7th International Conference on Natural Computation （ICNC＇11） and the 8th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery （FSKD＇11） will be jointly held from 26-28 July 2011,in Shanghai,China.
文摘在自然计算方法中,高维问题的出现使现有一些优化算法虽然能够避免算法陷入局部最优,但是使得算法的性能变差、运行时间变长。在传统自然计算方法的基础上,提出基于LLE(Local Linear Embedding)算法的自然计算方法,通过对算法中邻居粒子k和维数d的取值进行分析,降维后使算法得到较好的寻优效果。在此过程中,将降维后的数据增加一个小偏置s来增加种群的多样性。将该策略分别应用于粒子群算法和遗传算法中,采用经典测试函数以及主流针对维数进行优化的4个算法来验证其性能。实验结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升。
文摘The 7th International Conference on Natural Computation （ICNC＇11） and the 8th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery （FSKD＇11） will be jointly held from 26-28 July 2011,in Shanghai,China.
