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限制速度粒子群优化和自适应速度粒子群优化在无约束优化问题中的应用 被引量：15
1
作者 许君 鲁海燕 石桂娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期668-674,684,共8页
限制速度粒子群优化(RVPSO)和自适应速度粒子群优化(SAVPSO)是近年来提出的专门求解约束优化问题(COP)的粒子群优化算法,但目前尚无两算法在无约束优化应用方面的研究。为此,研究上述算法在无约束优化中的有效性和性能特点,并针对算法... 限制速度粒子群优化(RVPSO)和自适应速度粒子群优化(SAVPSO)是近年来提出的专门求解约束优化问题(COP)的粒子群优化算法,但目前尚无两算法在无约束优化应用方面的研究。为此,研究上述算法在无约束优化中的有效性和性能特点,并针对算法保守性较强的特点,分别引入混沌因子和随机优化策略对算法进行改进,从而提高算法的全局搜索能力;另外,还研究了不同参数设置对算法性能的影响。在5个典型测试函数上的仿真实验结果表明:RVPSO改进算法的鲁棒性及全局搜索能力优于原算法,但在求解高维多峰函数时仍易于陷入局部最优;SAVPSO改进算法的全局搜索能力比RVPSO改进算法强,且在求解高维多峰函数时具有更快的收敛速度并能取得精度更高的解,表现出较好的全局优化能力,是一种切实有效的求解无约束优化问题的算法。 展开更多
关键词 无约束优化问题 约束优化问题 限制速度粒子群优化 自适应速度粒子群优化
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基于环形邻域拓扑的自适应速度PSO算法 被引量：4
2
作者 徐迅 鲁海燕 徐向平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期32-37,85,共7页
为克服全局粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,基于全局自适应速度粒子群优化(SAVPSO)算法,给出一种基于环形邻域拓扑的局部SAVPSO算法来求解约束优化问题,同时采用动态目标方法(DOM)来有效处理约束条件,并以13个经典的测试函数为例... 为克服全局粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,基于全局自适应速度粒子群优化(SAVPSO)算法,给出一种基于环形邻域拓扑的局部SAVPSO算法来求解约束优化问题,同时采用动态目标方法(DOM)来有效处理约束条件,并以13个经典的测试函数为例对算法的性能进行仿真实验研究。测试结果表明,与全局SAVPSO算法相比,该算法具有较强的全局寻优能力,可以较好地避免陷入局部最优;另外,粒子的邻域大小及实现形式对算法的性能均有一定的影响。 展开更多
关键词 约束优化 粒子群优化 动态目标方法(DOM) 自适应速度粒子群优化(savpso) 约束处理机制 环形邻域拓扑
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