检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]吉林大学测试科学实验中心,长春130023 [2]吉林大学化学学院,长春130023
出 处:《计算机工程与应用》2009年第27期246-248,共3页Computer Engineering and Applications
摘 要:针对基本微粒群优化算法(PSO)存在容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,在整数空间使用带收缩因子的微粒群优化算法基础上,提出了一种带变异概率的微粒群优化算法(IPSO),用于提高微粒群的多样性,避免算法陷入局部最优解。实验证明,改进后的微粒群优化算法在防止早熟和加快收敛方面优于基本PSO算法和基本PSO算法加一半微粒随机初始化算法(PSO_HPO算法)。IPSO算法应用到确定有机化合物分子式时,取得了很好的效果。To avoid the premature problem and the slow convergence of particle swarm optimization algorithm(PSO),an improved particle swarm optimization algorithm(IPSO) is presented to used for determining molecular formulas of organic compounds.On the basic of integer programming and the PSO with contraction factor,the IPSO with mutation probability is proposed to get a good population diversity and to avoid PSO getting into local best result.The algorithm applied to determine molecular formulas of organic compounds is much better than those of PSO and PSO_HPO.
关 键 词:微粒群优化算法 整数规划 变异概率 质量分数 分子式
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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