《表4 简化粒子群优化算法和自适应简化粒子群优化算法搜索10维函数结果》
本文在第3章先提出更倾向于探索的简化粒子群优化算法(SPSO)策略,为了避免算法陷入局部,本文又提出增加了锁定因子和自适应分布的自适应权重简化粒子群优化算法(SASPSO)平衡探索与开发能力,从而提高算法跳出局部最优解的能力。为了分析其局部寻优能力和全局寻优能力的平衡性,令SPSO和SASPSO搜索10维的18个函数,通过两种改进方法的寻优结果和寻优曲线图分析两种策略的探索和开发能力。SPSO的权重和锁定因子分别设置为0.4和2,其他设置参考SASPSO。表4是两种策略的寻优结果。
图表编号 | XD0035467100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.04.15 |
作者 | 张鑫、邹德旋、肖鹏、喻秋 |
绘制单位 | 江苏师范大学电气工程及自动化学院、江苏师范大学电气工程及自动化学院、江苏师范大学电气工程及自动化学院、江苏师范大学机电工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |