太原科技大学学报

2019, v.40;No.171(01) 19-25

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Archive) | 高级检索(Advanced Search)

多物态拟态物理学优化算法
Multi-state Artificial Physics Optimization Algorithm

安泽晔,谢丽萍

摘要(Abstract):

针对拟态物理学优化算法(APO)运动规则较为单一,种群多样性较差的问题,引入多物态划分的概念,并根据物理学中分子的热运动规律,为不同个体选择不同的运动规则。首先对算法中个体的物态划分方法进行研究,将个体的适应值映射到(0,1)的区间内,采用较为相对的划分标准增强物态划分的合理性,其次为不同物态的个体选择不同的运动规则,最后通过6个优化测试函数的仿真测试,说明本算法在平均适应值及最优适应值的精度上优于原APO算法,方差的结果也显示本算法的稳定性。

关键词(KeyWords): 拟态物理学优化算法;最优化问题;启发式优化算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61403271);; 太原科技大学博士后基金(20142022)

作者(Author): 安泽晔,谢丽萍

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享