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基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化
被引量：
9
1
作者
史哲文
白雪石
郭禾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期465-468,共4页
在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中...
在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径。在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法(FERPSO、SPSO)更优秀。
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关键词
小生境
粒子群优化
多模函数
适应度
欧氏距离
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职称材料
题名
基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化
被引量：
9
1
作者
史哲文
白雪石
郭禾
机构
大连理工大学软件学院嵌入式系统工程系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期465-468,共4页
文摘
在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径。在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法(FERPSO、SPSO)更优秀。
关键词
小生境
粒子群优化
多模函数
适应度
欧氏距离
Keywords
niche
particle swarm optimizer（PSO）
multimodal function
fitness
Euclidean-distance
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化
史哲文
白雪石
郭禾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
9
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