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基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法研究 预览
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作者 钮永莉 武斌 《兰州文理学院学报:自然科学版》 2019年第4期44-47,共4页
在进行文本聚类时,对于大容量、高维、非结构化的文本数据,单纯的K-Means聚类效果不佳,容易陷入局部最优解.本文改进了粒子群优化算法,提出了非线性动态调整惯性权重机制,并将改进后的粒子群算法与局部搜索能力较强的K-Means算法相结合... 在进行文本聚类时,对于大容量、高维、非结构化的文本数据,单纯的K-Means聚类效果不佳,容易陷入局部最优解.本文改进了粒子群优化算法,提出了非线性动态调整惯性权重机制,并将改进后的粒子群算法与局部搜索能力较强的K-Means算法相结合,形成基于改进粒子群和K-Means的文本聚类算法(MPK-Clusters).3种算法的实验对比结果表明,新算法在准确率、召回率和F值方面都优于其他两种算法,取得了更好的文本聚类效果. 展开更多
关键词 K-MEANS算法 MPK-Clusters算法 PSO-KMeans算法 惯性权重
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面向云环境中任务负载的粒子群优化调度策略 预览
2
作者 胡志刚 常健 周舟 《湖南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期117-123,共7页
随着云环境中任务规模的不断扩大,云计算中心高能耗问题变得日益突出.如何解决云环境中任务分配问题从而有效降低能耗,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization,M-PSO).首先构建出一个云计算能耗模型... 随着云环境中任务规模的不断扩大,云计算中心高能耗问题变得日益突出.如何解决云环境中任务分配问题从而有效降低能耗,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization,M-PSO).首先构建出一个云计算能耗模型,同时考虑处理器的执行能耗和任务传输能耗.基于该模型,对任务分配问题进行定义描述,并采用粒子群优化算法对问题进行求解.此外,构建动态调整的惯性权重系数函数以克服标准PSO算法的局部最优和收敛速度慢的问题,有效提高系统性能.最后通过仿真实验对该算法模型的性能进行了评估,结果表明M-PSO算法与其他算法相比能有效地降低系统总能耗. 展开更多
关键词 云计算 任务调度 惯性权重 粒子群优化
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一种改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法 预览
3
作者 李肇基 程科 +1 位作者 王万耀 崔庆华 《计算机与数字工程》 2019年第7期1605-1612,共8页
针对传统萤火虫算法在全局寻优搜索中存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法(FAEC)。首先,采用逻辑自映射产生混沌序列对萤火虫个体位置进行初始化,提高种群多样性;其次... 针对传统萤火虫算法在全局寻优搜索中存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种改进的进化模型和混沌优化的萤火虫算法(FAEC)。首先,采用逻辑自映射产生混沌序列对萤火虫个体位置进行初始化,提高种群多样性;其次,在算法进化过程中引入惯性权重,控制前代个体对后代个体的影响,并利用种群最优个体的引导作用加强不同个体之间的信息共享;然后,引入动态步长与对称边界变异操作,解决越界问题并继续提高种群多样性。在6个标准测试函数上与传统萤火虫算法和基于改进进化机制的萤火虫算法进行了对比,实验结果表明,所提算法能有效避免陷入局部最优,具有更高的求解精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 萤火虫优化 混沌种群 惯性权重 进化模式 动态步长 边界变异
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惯性权值和学习因子对标准PSO算法性能的影响 预览
4
作者 宋梦培 莫礼平 周恺卿 《吉首大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期24-32,共9页
基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影响.实验结果表明,2类参数恰当的动态改变不仅能明显提高单峰函数的寻优精度和收敛速度,而且能提高双峰和... 基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影响.实验结果表明,2类参数恰当的动态改变不仅能明显提高单峰函数的寻优精度和收敛速度,而且能提高双峰和多峰函数的寻优概率;惯性权值主要影响算法的收敛速度,随着惯性权值的递增,算法收敛速度逐渐加快;学习因子主要影响算法的寻优精度,当反映粒子的自我学习能力和向群体最优粒子学习的能力的学习因子同增同减变化时,寻优精度提高;惯性权值递增结合2种学习因子的同增同减变化,或惯性权值递减结合2种学习因子的一增一减变化,均可使标准PSO算法性能得到显著提高. 展开更多
关键词 标准PSO算法 惯性权值 学习因子 收敛速度 寻优精度
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应用模拟退火粒子群算法优化二维熵图像分割 预览
5
作者 吴禄慎 程伟 王晓辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2544-2551,共8页
针对二维熵图像分割方法存在计算时间长、实时性差的问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法的二维熵图像分割方法。将模拟退火机制引入粒子群算法(PSO),根据初始种群的最优适应度值设置初始温度,采用Metropolis准则优化生成个体最优位置... 针对二维熵图像分割方法存在计算时间长、实时性差的问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法的二维熵图像分割方法。将模拟退火机制引入粒子群算法(PSO),根据初始种群的最优适应度值设置初始温度,采用Metropolis准则优化生成个体最优位置和全局最优位置,对PSO算法的惯性权重参数进行优化,避免粒子在寻优过程中陷入局部最优,提高算法的收敛速度。对多幅具有不同直方图分布的图像进行阈值分割实验,实验结果表明,该方法与二维熵穷举分割法相比,分割结果相同,分割效率大大提高,分割阈值选取的准确性和运算时间都优于遗传算法(GA)和PSO算法。 展开更多
关键词 图像分割 二维熵 粒子群算法 模拟退火 惯性权重
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改进PSO算法优化LSSVM模型的短期客流量预测 预览
6
作者 陆文星 李楚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期247-255,共9页
旅游客流量的准确预测为旅游目的地资源优化配置、景区战略计划制定提供有效依据。为了提高景区日客流量的预测精度,提出基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Mac... 旅游客流量的准确预测为旅游目的地资源优化配置、景区战略计划制定提供有效依据。为了提高景区日客流量的预测精度,提出基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的预测方法,针对PSO算法的惯性权重在采取线性递减策略时不能满足粒子寻优非线性变化的缺陷,从种群中粒子的聚合程度以及种群进化中粒子适应度同惯性权重的关系出发,利用对数函数非线性变化的特性,提出基于对数函数的惯性权重自适应调整方法(Adaptive Logarithmic Particle Swarm Optimization,ALPSO)。通过改进的PSO算法优化LSSVM的参数,建立山岳型风景区日客流量的预测模型。以黄山风景区2012—2015年景区每日上山人数为例,实验结果证明,与基于标准PSO算法、正弦粒子群算法(Sinusoidal Particle Swarm Optimization,SPSO)和高斯粒子群算法(Gaussian Particle Swarm Optimization,GPSO)优化的LSSVM模型相比,ALPSO-LSSVM模型的预测性能更好,是准确预测景区日客流量的有效方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 最小二乘支持向量机 客流量预测
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基于S型函数的自适应粒子群优化算法 预览
7
作者 黄洋 鲁海燕 +1 位作者 许凯波 胡士娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期245-250,共6页
针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO(S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从... 针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO(S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。 展开更多
关键词 S型函数 惯性权重 位置更新 粒子群优化算法
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基于惯性权重的蝙蝠算法 预览
8
作者 杨晓琴 《太原科技大学学报》 2019年第2期123-128,共6页
蝙蝠算法是一种有效地求解单目标优化问题的启发式算法。然而,标准蝙蝠算法的速度更新方式偏向于搜索当前全局最优个体周围潜在较优个体,导致算法过早收敛。针对此缺陷,提出了基于惯性权重的蝙蝠算法,即在速度更新时添加惯性权重以改进... 蝙蝠算法是一种有效地求解单目标优化问题的启发式算法。然而,标准蝙蝠算法的速度更新方式偏向于搜索当前全局最优个体周围潜在较优个体,导致算法过早收敛。针对此缺陷,提出了基于惯性权重的蝙蝠算法,即在速度更新时添加惯性权重以改进速度更新的方向,使得种群中个体可以有效地跳出局部最优点。为验证所提算法的性能,采用了CEC2013作为测试集,PSO和标准蝙蝠算法作为对比算法。实验结果显示,所提改进算法可以有效地提升标准蝙蝠算法性能。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 速度 过早收敛 惯性权重
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基于改进变异粒子群算法的TDOA/AOA定位研究 预览
9
作者 胡骏 乐英高 +2 位作者 蔡绍堂 曹莉 吴浩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期14-19,共6页
针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算... 针对GPS盲点区域的定位问题,蜂窝定位技术能够有效解决。蜂窝定位技术中的混合定位算法能够有效地提高定位精度和定位可靠性,但是算法中的信号测量产生的误差和定位估计遇到的非线性优化问题严重影响了混合定位算法的性能。针对上述算法问题,文章提出了一种基于改进的变异粒子群算法(IMPSO)的目标定位策略。该算法是以TDOA/AOA混合定位算法为对象,首先用最大似然法得到移动台的估计函数,将估计函数作为适应度函数产生初始种群,然后对粒子群(PSO)算法中适应度方差进行变异操作,同时改进惯性权重,达到PSO算法在对适应度函数进行寻优处理时不会出现陷入局部最优的目的,最后用IMPSO算法对种群进行寻优,得到最优的估计位置。仿真实验结果表明,IMPSO算法的应用相对传统的Chan算法和TDOA/AOA混合定位算法,在视距的环境下,能有效减小测量误差的影响,并提高定位系统的稳定性。 展开更多
关键词 TDOA/AOA 改进变异粒子群算法 变异操作 惯性权重 定位算法
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基于自适应动态改变的粒子群优化算法
10
作者 仝秋娟 赵岂 李萌 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第2期6-10,15共6页
粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡... 粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,避免算法陷入局部极值;学习因子采用异步变化的策略,以增强算法的学习能力,进而提高算法的性能.数值实验结果表明,与SPSO、PSO-DAC算法相比较,改进后的算法无论在收敛速度、稳定性以及收敛精度上都有显著提高. 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 学习因子 自适应
基于自适应权重法的K-means模型对遥感图像分割 预览
11
作者 姜文斌 刘丽萍 孙学宏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期231-234,261共5页
针对传统K-means算法不易获得最优质心及易于趋向局部最优的问题,提出一种基于最优权重法的K-means模型对遥感图像分割的方法。使用二维高斯函数对遥感图像进行滤波平滑处理,减少噪声对像素点的影响;依据早熟收敛度和自适应值进行调整,... 针对传统K-means算法不易获得最优质心及易于趋向局部最优的问题,提出一种基于最优权重法的K-means模型对遥感图像分割的方法。使用二维高斯函数对遥感图像进行滤波平滑处理,减少噪声对像素点的影响;依据早熟收敛度和自适应值进行调整,找到最优权重作为初始聚类中心,从而有效地跳出局部最优;将样本分配到每个聚类中心,不断进行迭代更新簇中心,直至算法最终收敛。实验结果表明,该算法的分割精度有较明显的提高。与传统的K-means分割算法及GA分割算法相比,该算法对遥感图像分割的效果更为明显。 展开更多
关键词 遥感图像 自适应权重法 K-MEANS算法 惯性权重 图像分割
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双电机电动汽车驱动转矩分配策略研究 预览
12
作者 宋振斌 李军伟 +3 位作者 孙亮 曹学自 孙海波 高松 《广西大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期316-324,共9页
针对双电机电动汽车前后电机驱动转矩分配问题,提出一种基于惯性权重线性递减粒子群算法的双电机驱动电动汽车驱动转矩分配策略。根据双电机驱动电动汽车构型特点,基于不考虑传动系统和附件能耗时电池能耗约等于双电机系统能耗的前提条... 针对双电机电动汽车前后电机驱动转矩分配问题,提出一种基于惯性权重线性递减粒子群算法的双电机驱动电动汽车驱动转矩分配策略。根据双电机驱动电动汽车构型特点,基于不考虑传动系统和附件能耗时电池能耗约等于双电机系统能耗的前提条件下,提出以电池能耗最小为优化目标的转矩分配优化模型;在保证双电机转矩之和等于需求转矩的基础上,利用惯性权重递减的粒子群算法在电机效率图里进行搜索,以适应度函数最小时对应的转矩值为目标转矩。仿真与试验结果表明,驱动转矩分配策略能够实现合理的转矩分配,可以保证双电机电动汽车在动力性的基础上具有较好的经济性,在NEDC循环工况下其耗电量下降了0.66%,整车续驶里程延长了9.4km。 展开更多
关键词 双电机电动汽车 驱动转矩分配 粒子群算法 惯性权重
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粒子群算法及其参变量的分析 预览
13
作者 王凤娟 姜淑凤 徐凤霞 《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》 2019年第1期14-17,共4页
在解析粒子群算法的基本原理、算法的流程的基础上,对算法的参变量进行分析和讨论。通过实验说明粒子群算法的参变量对算法性能的影响,重点分析粒子群算法的惯性权重因子的选取原则,最后给出粒子群算法的各个参变量的最优值及其范围。
关键词 粒子群算法 群体规模 最大速度 惯性权重 学习因子
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基于改进PSO-SVM算法的帕金森疾病诊断研究 预览
14
作者 张琼 丁卫平 +1 位作者 景炜 余利国 《计算机与数字工程》 2019年第8期1851-1855,共5页
针对帕金森疾病的病因不明确、临床表现性多样,容易造成医生误判、漏判的问题,论文提出一种基于改进的PSO-SVM算法(IMPSO-SVM)对帕金森疾病进行诊断,用来提高对帕金森疾病的识别精度。该算法对不同性能的粒子动态分配惯性权重和学习因子... 针对帕金森疾病的病因不明确、临床表现性多样,容易造成医生误判、漏判的问题,论文提出一种基于改进的PSO-SVM算法(IMPSO-SVM)对帕金森疾病进行诊断,用来提高对帕金森疾病的识别精度。该算法对不同性能的粒子动态分配惯性权重和学习因子,提高支持向量机模型的学习能力和泛化能力。最后将论文提出的IMPSO-SVM算法应用到帕金森疾病临床表现的数据上并通过实验表明该算法与经典的基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法和基于遗传优化的支持向量机(GA-SVM)算法相比,在预测精度和执行效率上都有所提高。因此该算法可作为辅助医生诊断帕金森疾病的一种有效方法。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 支持向量机 惯性权重 学习因子
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基于自适应PSO的改进K-means算法及其在电子病历聚类分析应用 预览
15
作者 沐燕舟 丁卫平 +2 位作者 高峰 余利国 张琼 《计算机与数字工程》 2019年第8期1861-1865,共5页
针对传统的K-means算法在过分依赖初始聚类中心选取方面的不足,论文提出了一种基于自适应PSO的K-means聚类算法。该算法设计了一种自适应惯性权重函数对PSO进行动态调整,然后与K-means算法融合,使K-means的各个初始聚类中心能自适应生成... 针对传统的K-means算法在过分依赖初始聚类中心选取方面的不足,论文提出了一种基于自适应PSO的K-means聚类算法。该算法设计了一种自适应惯性权重函数对PSO进行动态调整,然后与K-means算法融合,使K-means的各个初始聚类中心能自适应生成,达到全局最优,最后将上述改进的聚类算法应用于医学电子病历数据病症的聚类处理。实验结果表明该算法具有更高的电子病历病症聚类准确率和执行效率。 展开更多
关键词 自适应PSO 惯性权重 K-MEANS算法 病症聚类
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改进PSO优化RBF网络的配电网线损计算方法 预览
16
作者 姜全坤 李英娜 李川 《信息技术》 2019年第5期61-64,共4页
针对低压配电网结构复杂、用户类型多样、数据难收集等问题,提出了一种结构简单计算快速的理论线损计算方法。利用RBF神经网络的强逼近和强拟合特性和PSO算法的快速寻优能力,建立改进PSO算法优化RBF神经网络的理论线损计算模型。通过自... 针对低压配电网结构复杂、用户类型多样、数据难收集等问题,提出了一种结构简单计算快速的理论线损计算方法。利用RBF神经网络的强逼近和强拟合特性和PSO算法的快速寻优能力,建立改进PSO算法优化RBF神经网络的理论线损计算模型。通过自动调节PSO算法中的惯性权重使得算法在保证全局最优的情况下增强了局部搜索能力。克服了传统优化算法结构复杂、计算量大等缺点,实验数据验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 配电网 线损 RBF神经网络 改进PSO 惯性权重
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一种改进的自适应惯性权重的粒子群算法
17
作者 张晓莉 王秦飞 冀汶莉 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第3期66-70,共5页
针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合粒子的自适应值动态调整惯权重,使得算法能够在全局空间和局... 针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合粒子的自适应值动态调整惯权重,使得算法能够在全局空间和局部空间搜索之内达到良好的均衡.选择典型的测试函数,将改进后的粒子群算法(PSO-A)、带收缩因子的粒子群算法(PSO-X)和惯性权重线性递减粒子群算法(PSO-W)的性能进行了对比分析.最后采用MATLAB软件进行算法仿真,从结果得出,本文所提出的自适应改变惯性权重的粒子群算法在收敛精度、收敛速度上都取得了明显的改善. 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 自适应 收敛精度
混合改进搜索策略的鸡群优化算法 预览 被引量:3
18
作者 黄霞 叶春明 郑军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期176-181,共6页
针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性... 针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。 展开更多
关键词 群体智能 鸡群算法 动态惯性策略 惯性权重
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一种新的粒子群优化的图像匹配算法 预览 被引量:1
19
作者 王长清 朱进进 张佳伟 《现代电子技术》 北大核心 2018年第10期81-84,89共5页
针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态... 针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态扰动项对速度进行扰动,避免粒子在算法后期速度停滞为零而陷入局部最优。仿真结果表明,该算法提高了粒子的全局搜索能力和收敛精度,有效防止早熟现象,与基于标准的PSO图像匹配算法相比,所提算法具有收敛速度快、鲁棒性好以及匹配精度高的特点。 展开更多
关键词 图像匹配 粒子群算法 惯性权重 速度扰动 搜索速度 收敛精度
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一种增加权重的蜘蛛猴优化算法
20
作者 姜爽 林丹 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第10期1-6,12共7页
本文提出了增加权重的蜘蛛猴算法(WSMO).为进一步提高蜘蛛猴算法(SMO)的性能,在本地领导者阶段和本地领导者决策阶段对蜘蛛猴个体的原位置引入线性递减的惯性权重,该算法可以在迭代前期增加种群的多样性,在迭代后期增加局部搜索能力... 本文提出了增加权重的蜘蛛猴算法(WSMO).为进一步提高蜘蛛猴算法(SMO)的性能,在本地领导者阶段和本地领导者决策阶段对蜘蛛猴个体的原位置引入线性递减的惯性权重,该算法可以在迭代前期增加种群的多样性,在迭代后期增加局部搜索能力.通过六个基准函数的数值实验结果表明改进的算法比原始蜘蛛猴算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性等均有改进,特别是在求解多峰函数优化问题时算法性能的改善更加显著. 展开更多
关键词 蜘蛛猴算法 惯性权重 函数优化 本地领导者
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