群智能算法及其在确定模糊测度中的应用研究

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受到自然界动物群体行为的启发，出现了模拟动物群体自治行为的群智能算法。群智能算法是一类算法的统称，具有代表性的算法有：粒子群算法、蚁群算法和人工鱼群算法。群智能算法出现以来，很多学者开始关注和研究。该类算法被不断地应用于特定的问题中，并取得了良好的效果。确定模糊测度问题是应用模糊测度和模糊积分的前提，由于该问题可以转化为优化问题，所以可以采用软计算技术来解决。在本文中，我们针对确定模糊测度这个具体问题，应用群智能算法来确定模糊测度，验证了群智能算法的思想可以引入到这个具体问题中，并验证了群智能算法的优势：实现容易，具有很强的健壮性等。另外，通过算法原理上和实验上的分析和比较，我们得出了粒子群算法、蚁群算法和人工鱼群算法性能差异：粒子群算法具有较快的收敛能力；蚁群算法能够得到更精确的解；人工鱼群算法兼具二者特性。

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作者
宋国际;
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作者单位

河北大学;

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授予单位河北大学;
学科应用数学
授予学位硕士
导师姓名王熙照;
年度 2011
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类数值分析;模糊数学;
关键词
模糊测度; PSO 算法; ACO 算法; AFSA 算法;

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