摘要
人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了证明。通过对函数的数值实验测试结果表明,改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。
Population Migration Algorithm（PMA） is a new optimization technique originating from the simulation of population migration.The algorithm mainly simulates population transition with economics and dispersion with population pressure increase.To enhance convergence rate and global convergence ability,a new improved algorithm is proposed by adding Gaussian mutation and the steepest descent algorithms,whose convergence is proved.Experimental results indicate the improved algorithm has good behavior both improving global convergence ability and enhancing convergence rate.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第20期57-60,62,共5页
Computer Engineering and Applications
基金
内蒙古工业大学重点科学研究项目No.ZD200815~~
关键词
人口迁移算法
高斯变异
最速下降算法
全局优化
Population Migration Algorithm（PMA）
Gaussian mutation
the steepest descent algorithms
global optimization
