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具有随机附加项的PSO改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在粒子群算法的基础上引入第3方随机项:随机数和全局最优、自身最优的差值的乘积项,对算法中的速度-位置更新方程进行了改进,更好地保持粒子群的多样性,使算法可以不断地进化,提高算法的收敛速度,避免过早陷入局部最优解的现象.分别采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin4个标准函数对其进行测试.对比结果表明引入第3方随机项的PSO基本模型和收敛因子模型比传统模型的最优适宜度精度和优化收敛速度都有所提高.因此,改进的算法表现出更强的求解能力. 相似文献
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针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,提出了一种基于遗传算法和十折交叉检验相结合的遗传支持向量机(GA-SVM)算法,利用遗传算法的全局搜索特性得到SVM的最优参数值,有效提高了分类的精度和效率。 相似文献
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为了解决传统FTP Search Engine的检索时效性问题,提出了一种有针对性的数据采集更新模型.在该模型中,更新频率被设计用于解决在怎样尽可能降低服务器负载压力的前提下保证较高的平均有效下载比率的问题,而队列排序用于解决在一次数据采集更新中怎样确定FTP站点队列采集对象顺序的策略优化. 相似文献
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