混合策略粒子群算法在確定含水層參數(shù)中的應(yīng)用
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP18;P641
【圖文】:
長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文粒子的個(gè)體極值及全局極值的公式如下:, ( ) ( ), ( ) ( )i i iii i ip f x f ppx f x f p ≥= < , ( ) ( ), ( ) ( )g i ggi i gp f p f ppp f p f p ≥= < = minδ。空間中求解最小化問(wèn)題時(shí),兩粒子的位置更新原理為:粒子在上一值ip 和全局極值gp的影響下,以新速度 v (t + 1)從舊位置 x (t )飛向一時(shí)刻再?gòu)奈恢?x (t + 1)出發(fā),以相同的方式飛向全體種群的歷史最次,粒子將逐漸逼近全局極值,原理圖見(jiàn)圖 2.1。
7圖 2.2 PSO 算法流程圖設(shè)置是影響算法效率和性能的關(guān)鍵性因素,由析了算法的收斂性和參數(shù)的選取。間是相互獨(dú)立的,故可簡(jiǎn)化到研究一維單子個(gè)體和種群歷史最優(yōu)位置不變,令1 =1 2( ) ( ( )) ( ( ))i gω v t + p x t + p x tx (t + 1)= x (t ) + v (t + 1)
第三章 混合策略粒子群算法( 2.3)更新粒子速度和位置,并計(jì)算更新后各粒子的優(yōu)位置;粒子的適應(yīng)度值;之間適應(yīng)度值的差值 H ,若滿足thH < H,表示這兩個(gè)粒新歷史最優(yōu)位置及全局最優(yōu)解gp;度1e ,若g1p >e或t > T,則迭代終止,否則轉(zhuǎn)到 Ste圖見(jiàn)圖 3.1。初始化粒子的速度和位置
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