哈尔滨工业大学339#,黑龙江,哈尔滨,150001
纸质出版:2004
移动端阅览
彭 宇, 彭喜元, 刘兆庆. 微粒群算法参数效能的统计分析[J]. 电子学报, 2004,32(2):209-213.
PENG Yu, PENG Xi-yuan, LIU Zhao-qing. Statistic Analysis on Parameter Efficiency of Particle Swarm Optimization[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(2): 209-213.
微粒群算法已在函数优化和组合优化问题中取得了比较理想的应用效果
其显著特点是算法表达简单
设置参数少
易于操作.但是其中关键参数的选择方法对算法特性有显著影响.本文利用经典统计分析中的方差分析方法
针对基本微粒群算法中的惯性权、加速常数
C
1
和C
2
的设
置对算法基本性能的影响进行了分析.实验结果证明:按照方差分析选择适应的参数设置水平
能够获得稳健和高效的优化效果.
Satisfactory results have been acquired in functional and combinational optimization by adopting particle swarm optimization.Its significant feature is simpler expression
less parameters and easier operation.However
selection of key parameters has great influence on algorithm effects.So the variance analysis of statistic theory is applied to analyze the effect of inertia weight and accelerating constants.It was proved that robust and effective optimization can be achieved by setting parameters according to the variance analysis results discussed.
0
浏览量
1348
下载量
26
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621