微粒群優(yōu)化的分布式特征研究及應(yīng)用.pdf

1、微粒群優(yōu)化算法是一種群體智能算法，該算法在迭代初期容易出現(xiàn)早熟，迭代后期可能會(huì)出現(xiàn)“振蕩”等現(xiàn)象，算法的收斂速度也較慢。針對(duì)這些不足，本文對(duì)微粒群優(yōu)化算法進(jìn)行了深入的分析和研究，并設(shè)計(jì)了改進(jìn)的微粒群優(yōu)化算法，且將其應(yīng)用到圖像分割中。
　　本文主要工作包括：
　?。?）針對(duì)微粒可能在最優(yōu)解附近產(chǎn)生“振蕩”現(xiàn)象，從物理學(xué)的角度對(duì)算法的位置更新公式進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了一種飛行時(shí)間隨機(jī)的微粒群優(yōu)化算法。新算法仍然保持了算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特

2、點(diǎn)，改善了算法的尋優(yōu)能力，減小了微?！帮w過(guò)”最優(yōu)位置而產(chǎn)生“振蕩”現(xiàn)象的可能。
　?。?）對(duì)微粒群優(yōu)化算法中存在著模糊性和隨機(jī)性進(jìn)行了分析，將云模型引入其中。對(duì)原有的多種群微粒群優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)，將一定規(guī)模的微粒群平分成三個(gè)子種群，分別按照基于擴(kuò)張變異的云模型自適應(yīng)微粒群優(yōu)化算法、飛行時(shí)間隨機(jī)的微粒群優(yōu)化算法和慣性權(quán)重二值化的微粒群優(yōu)化算法三種不同的進(jìn)化規(guī)則進(jìn)行進(jìn)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的多種群微粒群優(yōu)化算法相比于原先的多種群微粒