| 自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 孙辉,朱德刚,王晖,赵嘉.自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法[J].南昌水专学报,2015(4). |
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| 作者姓名： | 孙辉 朱德刚 王晖 赵嘉 |
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| 作者单位： | 1. 南昌工程学院 信息工程学院,江西 南昌,330099
2. 安徽医科大学 第一附属医院信息技术科,安徽 合肥,230000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61261039)；江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201043，20132BAB211031)；江西省教育厅落地计划项目 |
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| 摘 要： | 为了克服粒子群优化算法在复杂优化问题上易出现早熟收敛、多样性缺失等问题,提出了自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法。该方法提出了适应值离散度和子空间高斯学习的概念,以自适应地调整参数和搜索策略,帮助粒子逃离局部最优。同时,该方法还提出邻域学习策略,引入了邻域最优粒子。当前粒子的邻域在进化过程中通过动态构建,以增强种群的多样性。实验对19个常用的经典基准测试函数在30和100维进行了测试,结果表明该算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的PSO算法。最后,将改进的算法应用于无线传感器网络覆盖优化问题,获得了较好的结果。
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 子空间 适应值离散度 高斯学习 无线传感器网络 |
Particle swarm optimization based on adaptive subspace Gaussian learning |
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| SUN Hui,ZHU Degang,WANG Hui,ZHAO Jia.Particle swarm optimization based on adaptive subspace Gaussian learning[J].Journal of Nanchang College of Water Conservancy and Hydroelectric Power,2015(4). |
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| Authors: | SUN Hui ZHU Degang WANG Hui ZHAO Jia |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization subspace discrete degree of fitness Gaussian learning wireless sensor network |
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