E-catalog        

Библиогр.: 24 назв.

Алгоритм оптимизации множества частиц имеет ряд недостатков, поэтому предложена стратегия комплексного улучшения, представляющая собой простую оптимизацию множества частиц с динамической адаптивной гибридизацией экстремальных возмущений и кроссов (алгоритм ecds-PSO). Предложенный новый комплексный улучшенный алгоритм множества частиц отбрасывает их скорость и уменьшает PSO от второго порядка до разностного уравнения первого порядка. Эволюционный процесс управляется только переменными положения частиц. Операция гибридизации, заключающаяся в увеличении возмущения экстремума и введении генетического алгоритма, может ускорить частицы до выхода за пределы локального экстремума. Математический вывод и множество сравнительных экспериментов подтверждают, что улучшенная оптимизация множества частиц – это простой и эффективный алгоритм оптимизации, который может повысить точность алгоритма, вязкость сходимости и способность избегать локального экстремума, а также эффективно снизить сложность расчета.