粒子群优化算法种群规模的选择
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Population Size Selection of Particle Swarm Optimizer Algorithm
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    摘要:

    介绍了相关文献对粒子群优化算法种群规模的建议,分析了种群规模与问题维度、搜索速度、精度及稳定性之间的关系,提出了一种选择种群规模的更精确的方法。选用了2个经典测试函数分别在维度为20、60、100和200的情况下,对20、40、60、80共4种不同的种群规模进行了函数优化实验。对实验结果进行了分析,给出了种群规模的一个一般性的建议,并且提出了一种基于实验的,利用种群规模与精度、时间关系图来选择种群规模的方法。

    Abstract:

    This paper gives advice on population size selection from literatures and analyzes the relations between population size, dimension, precision and stability. It proposes a method of population size selection. Two benchmark functions are employed to perform function optimization with different dimensions: 20, 60, 100 and 200. For each dimension, population size is set to 20, 40, 60 and 80. This paper analyzes the results and proposes a general population size. Furthermore, an approach based on experiments is proposed for population size selection. With the approach, a relation graph of population size, time and precision can be used to determine the optimum population size.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张雯雰,王刚,朱朝晖,肖娟.粒子群优化算法种群规模的选择.计算机系统应用,2010,19(5):125-128

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  • 收稿日期:2009-09-28
  • 最后修改日期:2009-11-08
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