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多极小值粒子群优化算法
被引量:
4
1
作者
刘文远
郭香军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第2期351-355,共5页
针对标准粒子群算法只能搜索到目标函数一个最小值的缺点,提出多极小值粒子群算法.该算法通过在每一代粒子群中搜索极小值粒子,使得该算法中的粒子不仅具有目标函数的最小值点信息,而且还具有目标函数的极小值点信息,从而达到搜索目标...
针对标准粒子群算法只能搜索到目标函数一个最小值的缺点,提出多极小值粒子群算法.该算法通过在每一代粒子群中搜索极小值粒子,使得该算法中的粒子不仅具有目标函数的最小值点信息,而且还具有目标函数的极小值点信息,从而达到搜索目标函数最小值和多个极小值的目的.该算法消除了标准粒子群算法在搜索多极小值函数时全局最优粒子在不同极小值位置附近振荡的缺点,明显的提高了收敛的速率和搜索的精度.通过对典型的一维、二维和多维目标函数进行测试,证明了多极小值粒子群算法能够寻找到目标函数的全部极小值和其所在位置,且具有很强的全局收敛能力,验证了多极小值粒子群算法的有效性.
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关键词
多极小值
全部极小值
全局收敛
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职称材料
题名
多极小值粒子群优化算法
被引量:
4
1
作者
刘文远
郭香军
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第2期351-355,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60970123)资助
文摘
针对标准粒子群算法只能搜索到目标函数一个最小值的缺点,提出多极小值粒子群算法.该算法通过在每一代粒子群中搜索极小值粒子,使得该算法中的粒子不仅具有目标函数的最小值点信息,而且还具有目标函数的极小值点信息,从而达到搜索目标函数最小值和多个极小值的目的.该算法消除了标准粒子群算法在搜索多极小值函数时全局最优粒子在不同极小值位置附近振荡的缺点,明显的提高了收敛的速率和搜索的精度.通过对典型的一维、二维和多维目标函数进行测试,证明了多极小值粒子群算法能够寻找到目标函数的全部极小值和其所在位置,且具有很强的全局收敛能力,验证了多极小值粒子群算法的有效性.
关键词
多极小值
全部极小值
全局收敛
Keywords
multiple-minimum
all the minimums
global convergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多极小值粒子群优化算法
刘文远
郭香军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
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