| 基于改进PSO算法的Rosenbrock函数优化问题的研究 |
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| 引用本文： | 邵鹏,吴志健.基于改进PSO算法的Rosenbrock函数优化问题的研究[J].计算机科学,2013,40(9):194-197. |
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| 作者姓名： | 邵鹏 吴志健 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学计算机学院 武汉430072
2. 武汉大学软件工程国家重点实验室 武汉430072 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61070008),中央高校基本科研业务费专项资金(2012211020205)资助 |
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| 摘 要： | Rosenbrock函数优化属于无约束函数优化问题,其全局极小值位于一条平滑而狭长的抛物线形状的山谷底部,且为优化算法提供的信息很少,因此找到其全局极小值就显得很困难.根据Rosenbrock函数的这种特性,专门提出了一种改进的PSO算法(PSO-R),该算法引入三角函数因子,利用三角函数具有的周期振荡性,使每个粒子获得较强的振荡性,扩大每个粒子的搜索空间,引导粒子向全局极小值附近靠近,避免算法过早地收敛,陷入局部最优,从而找到Rosenbrock函数的全局极小值.大量实验结果表明,该算法具有很好的优化性能,为某些领域某些特定的类似于Rosenbrock函数的优化问题提供了一种新的思路.
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| 关 键 词： | 无约束优化 Rosenbrock函数 粒子群算法 三角函数因子 |
| 收稿时间： | 2012/11/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 3/1/2013 12:00:00 AM |
Rosenbrock Function Optimization Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| SHAO Peng and WU Zhi-jian.Rosenbrock Function Optimization Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Computer Science,2013,40(9):194-197. |
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| Authors: | SHAO Peng and WU Zhi-jian |
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| Affiliation: | School of Computer,Wuhan University,Wuhan 430072,China State Key Lab of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China;School of Computer,Wuhan University,Wuhan 430072,China State Key Lab of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Unconstrained optimization Rosenbrock function PSO algorithm Trigonometric factor |
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