非线性l-1模极小化问题的极大熵粒子群算法  

Maximum entropy particle swarm optimization for nonlinear l-1 norm minimization problem

作　　者：张建科[1] 

机构地区：[1]西安邮电学院应用数理系,西安710121

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第13期62-64,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：陕西省自然科学基金No.2007A21;陕西省教育厅自然科学研究项目(No.07JK376)~~

摘　　要：针对非线性l-1模极小化问题,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新混合算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化此问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性好,是求解非线性l-1模极小化问题的一种有效算法。According to a class of nonlinear l-1 norm minimization problems,a new hybrid algorithm is proposed to combine particle swarm optimization with maximum entropy function method.Firstly,the maximum entropy function is used to transform nonlinear l-1 norm minimization problems into a smooth function of unconstrained optimization problems,this smooth function is used as particle swarm optimization＇s fitness function;Then particle swarm optimization is used to optimize the problems.The numerical results show that the algorithm converges faster,numerical stability,and it is an effective algorithm for nonlinear l-1 norm minimization problems.

关 键 词：粒子群算法 进化算法 l-1模极小化问题 极大熵函数 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]