《表2 算法在函数F1上的实验结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《采用分等级学习策略的二进制粒子群优化算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由于智能优化算法在运行中存在着随机性，为了减少这种现象对实验结果的影响，将算法在6个测试函数上分别运行30次求取均值获得实验数据。如表2～表7所示，表2～表7展示了基本的BP-SO算法、最新提出的ABPSO、CBPSO算法和本文所提HLBPSO算法在不同维度、不同种群规模和不同迭代次数下的实验数据。D表示维度，分别设置50维、150维、300维；N表示种群数量，分别设置30、40、50；T表示最大迭代次数，分别设置100、300、500。通过不同维度、不同种群规模和不同迭代次数的实验设置，充分验证了HLBPSO算法的收敛性能和鲁棒性。