首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法
引用本文:董立军.基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法[J].计算机应用研究,2018,35(3).
作者姓名:董立军
作者单位:四川大学 计算机学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目
摘    要:针对粒子群优化算法在搜索高维多峰问题时容易出现种群多样性减少,导致算法早熟收敛,陷入局部最优等缺点。本文提出了一种基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法,该算法将分数阶微积分引入标准粒子群速度、位置更新公式,通过记忆粒子的历史速度、位置轨迹、个体最优轨迹、种群最优轨迹,借助分数阶微积分具备的长期记忆特性来充分利用寻优过程中的历史信息,增强算法的收敛速度和收敛精度。同时针对种群进化过程中出现的一些特殊情况,采用多尺度分数阶和轨迹纠错学习策略来保护种群多样性,减少算法陷入局部最优的可能。通过基准测试函数的测试实验,结果表明,该算法与其它粒子群算法相比具有较强的竞争力。

关 键 词:粒子群优化算法  多尺度分数阶  多重记忆  学习策略
收稿时间:2016/11/14 0:00:00
修稿时间:2018/1/23 0:00:00

Particle Swarm Optimization Algorithm based on Multi-Scale Fractional Order Multiple Memory and Learning
Dong Li-jun.Particle Swarm Optimization Algorithm based on Multi-Scale Fractional Order Multiple Memory and Learning[J].Application Research of Computers,2018,35(3).
Authors:Dong Li-jun
Affiliation:College of Computer, Sichuan University
Abstract:
Keywords:particle swarm optimization  multi-scale fractional order  multiple memory  learning strategy
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号