《表2 随时步增加而变化的解空间范围》

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《优化的马尔可夫链人工蜂群算法》

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其中，t为迭代次数，λ为丢弃参数，介于（1，ln t）之间，用于控制丢弃比例。在早期阶段，基于初始随机解生成的解空间不能充分代表解空间的发展趋势，应被丢弃，故在时步t较小时，前期解丢弃的比例越大对预测进行的干扰越少。随着算法运行时步t的增加，解空间具有两方面的特点：一是范围迅速扩大；二是随着适用度值逐渐增加，越来越趋于某一值。故如果按前期的丢弃数量进行丢弃，解空间范围没有明显缩小，算法运行效率会越来越低；如果仍按前期的丢弃比例进行丢弃，会加大收敛速度，但在局部最优解较多的函数寻优过程中，会减少算法的开拓能力，导致算法寻优结果为局部最优解。故在Markov解空间的变化过程中应保证：随着时步t的增加，丢弃解的数量增加，但占总时步比例减小。按式（12），取λ=1，计算对应于不同循环时步的新Markov解空间范围如表2所示。