改進(jìn)的水循環(huán)算法研究與應(yīng)用
【圖文】:
圖 2.1 蟻群算法的流程圖基于鳥類群體活動(dòng)規(guī)則的智能算法,主體思想采適應(yīng)度值大小作為操作依據(jù)。在粒子群算法中,和體積大小的微粒,而這些粒子以一定速度向最優(yōu)之間不會(huì)發(fā)生碰撞,其速度是根據(jù)個(gè)體歷史最優(yōu)位粒子飛行的速度和方向,起著平衡個(gè)體和群體的功近。如下所示是粒子群算法的數(shù)學(xué)模型:空間維度為S維,若隨機(jī)生成粒子個(gè)數(shù)為m 的群體,則第i個(gè)粒子的位置可表示成1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSx x x x i m度,也是S 維向量,記為1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSV V V V i m程中,會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)極值點(diǎn),其中之一是個(gè)體的歷史
西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖 2.1 蟻群算法的流程圖2.2.2 粒子算法粒子群算法[14]是基于鳥類群體活動(dòng)規(guī)則的智能算法,主體思想采用了“群體”與“進(jìn)化”兩個(gè)概念,都是以適應(yīng)度值大小作為操作依據(jù)。在粒子群算法中,群體中的個(gè)體是搜索空間內(nèi)沒有質(zhì)量和體積大小的微粒,而這些粒子以一定速度向最優(yōu)粒子飛行,在飛行過程中,各個(gè)粒子之間不會(huì)發(fā)生碰撞,其速度是根據(jù)個(gè)體歷史最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置做動(dòng)態(tài)調(diào)整,決定粒子飛行的速度和方向,,起著平衡個(gè)體和群體的功能,有利于粒子朝著較優(yōu)解的方向靠近。如下所示是粒子群算法的數(shù)學(xué)模型:設(shè)優(yōu)化問題的解空間維度為S維,若隨機(jī)生成粒子個(gè)數(shù)為m 的群體,所有粒子的位置是解空間的潛在解,則第i個(gè)粒子的位置可表示成1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSx x x x i m(2.5)初始化其飛行速度,也是S 維向量,記為1 2( , , , ), 1,2, ,i i i iSV V V V i m(2.6)在粒子的迭代過程中,會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)極值點(diǎn),其中之一是個(gè)體的歷史最優(yōu)位置,
【學(xué)位授予單位】:西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:O224;TP18
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2612725
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