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基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法* 总被引:2,自引:2,他引:0
为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重:对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算 相似文献
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为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行修改粒子群优化算法惯性权重:对好于或等于整体适应度平均值的粒子,用动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛;对比平均值差的粒子,用动态Logistic混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优,动态寻找全局最优值。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验结果证实:该算法在不同情况下都超越了同类著名改进算法。 相似文献
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