2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、粒子群優(yōu)化(PSO)算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出,是群體智能優(yōu)化方法中具典型代表性的算法,具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,工程優(yōu)化等。 PSO的基本思想是群體中的每一個(gè)成員通過(guò)學(xué)習(xí)自身和群體中其他成員的信息以決定下一步動(dòng)作,即一個(gè)粒子通過(guò)追隨兩個(gè)目標(biāo)點(diǎn)(分別代表自身信息和其他成員信息)進(jìn)行尋優(yōu),第一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)為自身歷史最優(yōu)點(diǎn),第二個(gè)目標(biāo)點(diǎn)有兩種:一種是種群最優(yōu)點(diǎn)(稱(chēng)為全局版PSO),另一種是鄰域最優(yōu)

2、點(diǎn)(稱(chēng)為局部版PSO)。PSO計(jì)算簡(jiǎn)單有效、魯棒性好。但是,PSO最大弱點(diǎn)是在處理多峰函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí),容易出現(xiàn)早熟收斂,并且搜索后期的局部搜索能力較差。如何解決上述問(wèn)題并進(jìn)一步提高PSO的性能,一直是PSO研究的重要開(kāi)放性課題。 本文的研究目的,一是從理論方法上研究一種性能較好算法,二是從應(yīng)用上將這種方法既用于高效求解函數(shù)優(yōu)化又用于求解Packing問(wèn)題,最終期望用它作為求解衛(wèi)星艙布局設(shè)計(jì)混合方法中的有效組成部分。由此,本文嘗試

3、從研究修改粒子搜索路徑的角度,通過(guò)構(gòu)造新的速度更新公式,提出了兩種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法,分別為活躍目標(biāo)點(diǎn)粒子群優(yōu)化(APSO)算法和探測(cè)粒子群優(yōu)化(DPSO)算法,并應(yīng)用于求解函數(shù)優(yōu)化和約束布局優(yōu)化問(wèn)題。本文的工作主要包括以下兩個(gè)方面: (1)提出了一種活躍目標(biāo)點(diǎn)粒子群優(yōu)化(APSO)算法?;舅枷胧?,在標(biāo)準(zhǔn)PSO速度更新公式中引入第3個(gè)目標(biāo)點(diǎn),稱(chēng)為活躍目標(biāo)點(diǎn),從而構(gòu)成新的基于3目標(biāo)點(diǎn)速度更新機(jī)制的粒子速度更新公式。APSO的優(yōu)

4、點(diǎn)是較好地克服了PSO的早熟收斂問(wèn)題,并兼具復(fù)合形法射線(xiàn)搜索的能力;缺點(diǎn)是增加了一定的額外計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。 (2)提出了一種探測(cè)粒子群優(yōu)化(DPSO)算法?;舅枷胧?,選定少數(shù)粒子,令其單獨(dú)進(jìn)行有別于普通粒子折線(xiàn)搜索路徑,而是利用螺旋折線(xiàn)搜索路徑搜索,該粒子稱(chēng)為探測(cè)粒子。整體上,該探測(cè)粒子與種群中其他普通粒子聯(lián)合進(jìn)行更高效率的搜索。DPSO的優(yōu)點(diǎn)是在避免PSO的早熟收斂的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提高了PSO的收斂速度和收斂精度;缺點(diǎn)與APSO類(lèi)

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