引入惯性权重的烟花算法

发布时间：2017-11-26 15:32

  本文关键词：引入惯性权重的烟花算法

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【摘要】：为了增加种群的多样性,算法中加入高斯变异操作产生高斯火花.但是算法在每次迭代的过程中计算成本都很高,运行时间长,易陷入局部最优.本文提出一种引入惯性权重的烟花算法(WFWA),文中引入一种非线性的惯性权重,而且其随着迭代次数的增加而减小,呈递减趋势.从而使算法跳出局部最优,更快地搜索到全局的最优解.通过15种标准测试函数来测试算法的性能,并与其他算法作比较.实验结果表明该算法可以更好的收敛到全局最优解.本文为改进的算法(WFWA)建立Markov模型并证明其全局收敛性.
【作者单位】： 内蒙古工业大学理学院;上海海事大学文理学院;
【基金】：内蒙古高等学校科学研究项目(NJ2Y12070)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引百 为了求解复杂优化问题,人们通过模拟自然界中群体的智能克隆行为提出了群体智能算法.我国北京大学教授Ying Tan和Yuanchun Zhu受到烟花出现的群体行为的启发,在2010年提出一种新的群体智能算法,称为烟花算法[1_2](Fireworks Algorithm,简称FWA),用来求解复合函数的全局

【相似文献】

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1 王俊伟,汪定伟;粒子群算法中惯性权重的实验与分析[J];系统工程学报;2005年02期

2 郭长友;;一种自适应惯性权重的粒子群优化算法[J];计算机应用与软件;2011年06期

3 周俊;陈t熁，

本文编号：1230295