《表3 实验结果对比：采用种群进化的粒子群多模态函数优化》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
在关于测试成功率实验中，对所有测试函数均进行50次寻优运算。记录如表3所示。
| 图表编号 | XD00174667100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.07.01 |
| 作者 | 王栋浩、靳其兵、牛亚旭 |
| 绘制单位 | 北京化工大学信息科学与技术学院、北京化工大学信息科学与技术学院、北京化工大学信息科学与技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 算法初始参数设置：具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法》2021.01.15
- 《表1 4个典型测试函数：具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法》2021.01.15
- 《表2 实验参数：采用种群进化的粒子群多模态函数优化》2020.07.01
- 《表1 测试函数：采用种群进化的粒子群多模态函数优化》2020.07.01
- 《表3 在50维的优化函数上的对比实验结果》2020.07.01
- 《表1 基准测试函数：采用分等级学习策略的二进制粒子群优化算法》2020.05.20
- 《表3 微网配置优化结果：基于空间距离的双种群粒子动态优化微网配置》2020.07.28
- 《表1 7个测试函数：采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用》2020.02.15
- 《表1 测试函数对比表：基于优化粒子群算法的铰链孔系同轴度误差评定》2020.01.01
- 《表1 采用标准差分进化算法进行模型辨识的部分优化结果》2019.11.28
- 《表3 多种群之间的对比：基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法》2019.09.18
- 《表2 不同算法性能对比：基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法》2019.09.18
- 《表3 标准测试函数：一种Fibonacci迭代的差分进化生物地理学优化算法》2019.07.01
- 《表3 罚函数改进粒子群算法和多目标遗传算法优化结果》2019.07.28
- 《表2 协同进化策略的粒子群优化算法》2019.08.01
- 《表2 BPNN参数设置：面向反应再生过程的量子粒子群多目标优化》2019.02.01
- 《表1 算法性能测试结果：面向反应再生过程的量子粒子群多目标优化》2019.02.01
- 《表1 常规粒子群和协同量子粒子群算法优化的混合核函数参数对比》2019.04.25
- 《表2 6个典型函数：一种基于进化的自适应卡尔曼修正粒子群优化算法》2019.02.01
- 《表3 分阶型粒子群优化算法对测试函数的结果》2018.07.01