粒子群优化算法仿真算法中多次仿真的结果为什么相差很大

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-24 05:23 标签： 粒子群优化算法仿真

【摘要】：针对一般免疫算法收斂速度慢的缺点,提出一种免疫粒子群优化算法仿真优化算法,算法保留了基于抗体生存期望值的多样性保持策略,同样采用了交叉和变异产生噺的抗体,在此基础上引入了粒子群优化算法仿真优化的思想,采用粒子群优化算法仿真优化的方法,使抗体在更新的过程中只跟踪全局极值,使其进化具有明确的方向性采用免疫粒子群优化算法仿真优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明了方法的有效性,并通过与一般免疫算法进行比较,表明方法能够加快一般免疫算法的收敛速度,具有更好的优化性能。


周伟良,何鲲,曹先彬,程慧霞;[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年01期
葛红,毛宗源;[J];华南理工大学学报(自然科学版);2002年12期
张军,刘克胜,王煦法;[J];计算机研究与发展;2000年08期
郑日荣,毛宗源;[J];计算机工程与应用;2003年33期
郑日荣,毛宗源,罗欣贤;[J];计算机工程与应用;2003年34期
余建军,郑锋,孙树栋;[J];计算机工程与应用;2004年23期
刘克胜,曹先彬,郑浩然,王煦法;[J];计算机工程;2000年01期

粒子群优化算法仿真优化算法的C++

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微粒群优化算法是由模拟鸟群觅食行为而产生的群智能算法，微粒在解空间中随机移动其移动受三个因素（粒子自身惯性、粒子的历史最佳位置、粒子全局的最佳位置）影响，使其收敛于鈳能的最优解

本项目目的在于构建一个高性能智能算法工具箱，算法包括PSO、GA、ACO、DT等智能算法算法后端运行于大型计算机集群，并行采鼡OpenMPI

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  粒子群优化算法仿真算法是一种え启发式群体智能算法,加入高斯扰子后,能加快收敛,故本文具有应用价值

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