以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化

论文摘要

本文全面研究了RBF神经网络及粒子群优化的算法,以云计算资源为基础实现了粒子群算法的优化,并且和标准粒子群算法、自组织选取中心算法实现性能对比。通过对比结果表示,改进粒子群优化算法的收敛速度在不断地加快,并且降低迭代次数,而且还能够使函数摆脱局部极值点。将其在RBF神经网络训练中的效果更加明显,能够提高网络优化能力和效果,提高网络在处理非线性问题时候的能力,促进最优解的收敛。

论文目录

• 1 云计算资源中动态调度管理机制
• 2 基于云计算资源的粒子群算法及RBF神经网络
•   2.1 RBF神经网络
•   2.2 改进的粒子群算法
•   2.3 引入惯性权重因子
•   2.4 基于粒子群实现多目标优化
• 3 算法有效性的验证

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张乐

关键词: 云计算资源,动态调度管理,神经网络,改进粒子群算法

来源: 电子技术与软件工程 2019年24期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 自动化技术

单位: 晋中职业技术学院

分类号: TP18

页码: 9-10

总页数: 2

文件大小: 1517K

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