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题名迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法
被引量:12
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作者
常鹏
李树荣
葛玉磊
卢松林
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机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期32-36,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60974039)
山东省自然科学基金(No.ZR2011FM002)
中国石油大学(华东)研究生创新工程的资助项目(No.YCX2014055)
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文摘
针对传统果蝇优化算法(FOA)收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法(FOAMR)。在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子。在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小。对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高。
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关键词
果蝇优化算法
迭代步进值
速度进化因子
聚集度因子
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Keywords
Fruit fly Optimization Algorithm(FOA)
iteration step value
evolution speed factor
aggregation degree factor
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进的PSO在说话人辨识中的应用
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作者
骆瑞玲
李明
李睿
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机构
石河子大学信息科学与技术学院
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第2期135-137,169,共4页
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基金
甘肃省自然科学基金(No.2007GS04782)~~
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文摘
针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点,提出了一种改进的PSO优化算法(IPSO)。该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动,使粒子及时跳出局部极值点而继续优化,从而扩大粒子搜索范围。改进后的PSO算法加快了收敛速度,能够很好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。同时,给出了应用IPSO算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人辨识。改进后的PSO可以使SVM用较少的SV取得最优分类面,从而减少SVM的训练量,提高了说话人辨识速度。
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关键词
说话人辨识
粒子群优化算法
速度进化因子
极值扰动
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Keywords
speaker identification
Particle Swam Optimization(PSO)
evolution speed factor
extremum disturbance
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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