本文關鍵詞：引入慣性權重的煙花算法

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【摘要】：為了增加種群的多樣性,算法中加入高斯變異操作產(chǎn)生高斯火花.但是算法在每次迭代的過程中計算成本都很高,運行時間長,易陷入局部最優(yōu).本文提出一種引入慣性權重的煙花算法(WFWA),文中引入一種非線性的慣性權重,而且其隨著迭代次數(shù)的增加而減小,呈遞減趨勢.從而使算法跳出局部最優(yōu),更快地搜索到全局的最優(yōu)解.通過15種標準測試函數(shù)來測試算法的性能,并與其他算法作比較.實驗結果表明該算法可以更好的收斂到全局最優(yōu)解.本文為改進的算法(WFWA)建立Markov模型并證明其全局收斂性.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學理學院;上海海事大學文理學院;
【基金】：內(nèi)蒙古高等學�？茖W研究項目(NJ2Y12070)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引百 為了求解復雜優(yōu)化問題,人們通過模擬自然界中群體的智能克隆行為提出了群體智能算法.我國北京大學教授Ying Tan和Yuanchun Zhu受到煙花出現(xiàn)的群體行為的啟發(fā),在2010年提出一種新的群體智能算法,稱為煙花算法[1_2](Fireworks Algorithm,簡稱FWA),用來求解復合函數(shù)的全局

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王俊偉,汪定偉;粒子群算法中慣性權重的實驗與分析[J];系統(tǒng)工程學報;2005年02期

2 郭長友;;一種自適應慣性權重的粒子群優(yōu)化算法[J];計算機應用與軟件;2011年06期

3 周俊;陳t熁，

本文編號：1230295