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中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF100430)

作品数:2 被引量:6H指数:1
相关作者:陈明杰张旻黄佰川郭少锋更多>>
相关机构:哈尔滨工程大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇收敛性
  • 1篇权值
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇粒子群
  • 1篇混合粒子群
  • 1篇惯性权值
  • 1篇函数优化
  • 1篇改进粒子群
  • 1篇改进蚁群算法
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯变异

机构

  • 2篇哈尔滨工程大...

作者

  • 2篇张旻
  • 2篇陈明杰
  • 1篇黄佰川
  • 1篇郭少锋

传媒

  • 1篇山东科技大学...
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种基于运动方向变异的混合粒子群算法研究
2013年
针对粒子群算法搜索精度不高、易早熟收敛、搜索后期多样性下降快等问题,提出一种基于运动方向变异的混合改进粒子群算法。该算法通过改变部分粒子的运动方向增加种群多样性,扩大粒子的搜索范围;利用非线性减小惯性权重的方法增加搜索后期的精度;用线性地增大和减小两个学习因子来平衡搜索的范围和精度,使得在搜索前期能够迅速定位到全局最优点附近,在搜索后期能够收敛到全局最优点。将该方法应用于函数优化中,仿真结果表明,该算法能够使粒子均匀分布在最优值空间范围内,调整和平衡粒子的全局搜索和局部精细搜索能力,同时能延缓粒子多样性的下降速度,使粒子能够跳出局部最优值。
陈明杰郭少锋张旻
关键词:惯性权值收敛性
混合改进蚁群算法的函数优化被引量:6
2012年
针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.
陈明杰黄佰川张旻
关键词:函数优化自适应高斯变异蚁群算法
共1页<1>
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