基于模拟退火与改进粒子群的矿井通风优化算法.pptx
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基于模拟退火的粒子群优化算法.pdf
基于模拟退火的粒子群优化算法高鹰%,!谢胜利%(%华南理工大学电子与信息学院,广州4%"B#%)(!广州大学计算机科学与技术系,广州4%"#"4)+5M/7<:N/<=D(@/DO!%=($=DM摘要粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该
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基于模拟退火的粒子群优化算法模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法,它通过引入一个随机扰动来避免陷入局部最优解,并能够在一定的时间内找到问题的全局最优解。模拟退火算法的收敛速度较慢,而且需要手动设置降温计划和初始温度。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法,它通过跟踪每个粒子的个体最优解和群体最优解来更新粒子的速度和位置,并在迭代过程中不断搜索问题的全局最优解。但是,粒子群优化算法容易陷入局部最优解,而且需要手动设置粒子的速度和位置的初始值。基于模拟退火的粒子群优化算法将两种算法有机地结合起来,
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