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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>單片機(jī)>如何使用分層自主學(xué)習(xí)改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

      如何使用分層自主學(xué)習(xí)改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

      2019-11-13 | rar | 0.83 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)粒子群優(yōu)化（PSO）算法容易陷入局部最優(yōu)、收斂精度不高、收斂速度較慢的問(wèn)題，提出一種基于分層自主學(xué)習(xí)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化（HCPSO）算法。首先，根據(jù)粒子適應(yīng)度值和迭代次數(shù)將種群動(dòng)態(tài)地劃分為三個(gè)不同階層；然后，根據(jù)不同階層粒子特性，分別采用局部學(xué)習(xí)模型、標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)模型以及全局學(xué)習(xí)模型，增加粒子多樣性，反映出個(gè)體差異的認(rèn)知對(duì)算法性能的影響，提高算法的收斂速度和收斂精度；最后，將HCPSO算法與PSO算法、自適應(yīng)多子群粒子群優(yōu)化（PSO-SMS）算法以及動(dòng)態(tài)多子群粒子群優(yōu)化（DMS-PSO）算法分別在6個(gè)典型的測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，HCPSO算法的收斂速度和收斂精度相對(duì)給出的對(duì)比算法均有明顯提升，并且算法執(zhí)行時(shí)間和基本PSO算法執(zhí)行時(shí)間差距在0. 001量級(jí)內(nèi)，在不增加算法復(fù)雜度的情況下算法性能更高。

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