搜索结果: 1-6 共查到“计算机科学技术 惯性权重”相关记录6条 . 查询时间(0.34 秒)
改进收敛条件的动态调整惯性权重PSO算法
全局寻优 粒子群算法 动态调整惯性权重
2009/7/22
在医学图像配准中需要解决互信息图像配准过程中局部极值问题，引入了一种动态调整惯性权的自适应粒子群算法；验证了其中两个重要参数的取值，并均匀赋值粒子初始位置，避免随机产生的初始位置集中在某一区域而使寻优陷入局部极值，同时加入进化速度因子作为搜索中止条件，加快了搜索速度。实验表明，该算法既能找到全局最优又能快速收敛。
粒子群优化算法中惯性权重的研究进展
粒子群优化 惯性权重 优化算法
2009/7/14
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数，可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理，全面综述了现有文献中对惯性权重的研究进展情况。
适应度排序改进惯性权重的粒子群算法
粒子群算法 惯性权重 适应度排序
2009/7/10
改进PSO算法的惯性权重。惯性权重不仅随代数纵向线性变化，也根据当前和迄今粒子的适应度重排序横向线性变化。横向线性变化上限不变，下限逐渐减小，使得横向线性变化数值范围随代数逐渐增大。惯性权重数值随着代数逐渐取负，并且适应度差的粒子取负的几率更大。得到基于粒子适应度排序改进惯性权重的粒子群算法（ASMIWPSO算法）。通过仿真学解释ASMIWPSO算法。Rastrigrin函数测试对比ASMIWPS...
一种改进惯性权重的PSO算法
粒子群优化 惯性权重 变异
2009/7/9
针对高维复杂函数优化，标准PSO算法收敛速度慢，易陷入局部最优点的缺点，提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡，以达到快速收敛；并且该算法通过在后期进行变异操作，有效地增强了算法跳出局部最优解的能力。通过对三个典型的测试函数的优化所做的对比实验，表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。
一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法
遗传算法 粒子群优化算法 并行计算
2009/6/25
针对K-means聚类算法和基于遗传（GA）的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。