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基于模糊高斯學習策略的粒子群進化融合算法

大小:0.92 MB 人氣:1 2017-11-27 需要積分:1

  針對粒子群優化(PSO)算法存在的開發能力不足,導致算法精度不高、收斂速度慢以及微分進化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部極值的問題,提出一種基于模糊高斯學習策略的粒子群一進化融合算法。在標準粒子群算法的基礎上,選取精英粒子種群,運用變異、交叉、選擇進化算子,構建精英粒子群一進化融合優化機制,提高粒子種群多樣性與收斂性;引入符合人類思維特性的模糊高斯學習策略,提高粒子尋優能力,形成基于模糊高斯學習策略的精英粒子群和微分進化融合算法。對9個標準測試函數進行了計算測試和對比分析,結果表明函數Schwefel.1.2、Sphere、Ackley.Griewank與Quadric Noise計算平均值分別為1.5E - 39、8.5E - 82、9.2E - 13、5.2E - 17、1.2E - 18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函數收斂平均值較四種對比粒子群優化算法計算結果提高了1-3個數量級;同時,收斂性顯示算法收斂速度較對比算法提高了5%- 30%。算法在提高計算收斂速度和精度上效果明顯,具有較強的逃離局部極值的能力和全局搜索能力。
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