《表4 4种优化算法对于二级扰动不同最高次数的5种测试函数的优化结果表》

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《引入多级扰动的混合型粒子群优化算法》

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本研究中所引入的多级扰动机制，实质是在相对稳定的优化过程中加入随机性和变异性，并且针对于仍未跳出局部最优值的情况，提供了二级扰动，把粒子进行大幅度的移动，从而摆脱当前局部最优值的影响.若二级扰动引入后仍陷于局部最优值，则再次引入二级扰动….以此递进，最多可进行64次（前期实验表明，重复引入二级扰动的次数在16，32，64，128这4种设置下，除Sphere函数外，其余的函数都不能体现出显著差异.而Sphere函数则是在64次重复引入的情况下，优化结果精度最高 （见表4），因此，这里设置为64次） .这是为了能在陷入无限循环之后，从其中跳脱出来的同时又能尝试引入多次扰动来摆脱局部最优.