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粒子群算法在投影寻踪模型优化求解中的应用
引用本文:陈广洲,汪家权,解华明.粒子群算法在投影寻踪模型优化求解中的应用[J].计算机仿真,2008,25(8).
作者姓名:陈广洲  汪家权  解华明
作者单位:1. 合肥工业大学,资源与环境工程学院,安徽,合肥,230009;安徽建筑工业学院,环境工程系,安徽,合肥,230022
2. 合肥工业大学,资源与环境工程学院,安徽,合肥,230009
3. 安徽建筑工业学院,环境工程系,安徽,合肥,230022
基金项目:安徽省高校青年教师科研项目,安徽省教育厅自然科学类资助项目,安徽省教育厅自然科学类资助项目
摘    要:粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成问题的优化.针对投影寻踪模型中的最佳投影方向优化问题.运用PSO算法和惩罚函数法相结合对该优化问题进行了计算.仿真实验结果表明:PSO算法对于求解有复杂约束的非线性目标函数优化问题是可行的,且算法的收敛速度快,编程结构简单,易于实现,从而为各领域运用投影寻踪模型评价方法提供了强有力的寻优方法,具有较广的应用前景.

关 键 词:粒子群算法  投影寻踪模型  非线性优化  遗传算法

Application of Particle Swarm Optimization for Solving Optimization Problem of Projection Pursuit Modeling
CHEN Guang-zhou,WANG Jia-quan,XIE Hua-ming.Application of Particle Swarm Optimization for Solving Optimization Problem of Projection Pursuit Modeling[J].Computer Simulation,2008,25(8).
Authors:CHEN Guang-zhou  WANG Jia-quan  XIE Hua-ming
Affiliation:CHEN Guang-zhou1,2,WANG Jia-quan1,XIE Hua-ming2 (1.School of Resources , Environmental Engineering,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui,230009,China,2.Department of Environmental Engineering,Anhui Institute of Architecture , Industry,230022,China)
Abstract:PSO(Particle Swarm Optimization)is a new optimization technique originating from artificial life and evolutionary computation.The algorithm completes the optimization through following the personal best solution of each particle and the global best value of the whole swarm.Aimed at the optimization problem of calculating the best projected vector of projection pursuit modeling,a typical example is given based on PSO.Numerical experiment has shown that it is feasible and effective to calculate the nonlinear ...
Keywords:Particle swarm optimization  Projection pursuit modeling  Nonlinear optimization  Genetic algorithm  
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