10.3969/j.issn.1006-2475.2017.01.004
基于分布式估计算法的群体智能优化
为了更好地求解连续函数最优化问题,对基于正态分布的分布式估计算法进行改进,在原算法的基础上引入优势替换、竞争和模式搜索等机制.为了验证所提策略和算法的有效性,对所提出的5种改进算法进行比较,证明改进的策略模块是有效的,相比现有算法能够收敛到更好的解.对5种算法进行数值仿真,求出每种函数在不同测试函数下30次实验后的平均适应值,以及描述算法稳定性的若干统计量.最后基于数值仿真的结果,对改进效果进行分析讨论.
分布估计算法(EDA)、群体智能、正态分布、模式搜索
TP18(自动化基础理论)
2017-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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