RVPSO和SAVPSO在無約束優(yōu)化中應用
大小：1.12 MB 人氣： 2018-01-14 需要積分：1
標簽：
限制速度粒子群優(yōu)化（ RVPSO）和自適應速度粒子群優(yōu)化（SAVPSO）是近年來提出的專門求解約束優(yōu)化問題（COP）的粒子群優(yōu)化算法，但目前尚無兩算法在無約束優(yōu)化應用方面的研究。為此，研究上述算法在無約束優(yōu)化中的有效性和性能特點，并針對算法保守性較強的特點，分別引入混沌因子和隨機優(yōu)化策略對算法進行改進，從而提高算法的全局搜索能力；另外，還研究了不同參數(shù)設置對算法性能的影響。在5個典型測試函數(shù)上的仿真實驗結果表明：RVPSO改進算法的魯棒性及全局搜索能力優(yōu)于原算法，但在求解高維多峰函數(shù)時仍易于陷入局部最優(yōu)；SAVPSO改進算法的全局搜索能力比RVPSO改進算法強，且在求解高維多峰函數(shù)時具有更快的收斂速度并能取得精度更高的解，表現(xiàn)出較好的全局優(yōu)化能力，是一種切實有效的求解無約束優(yōu)化問題的算法。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%