改进人口迁移算法及其应用

【摘要】： 人口迁移算法是我国学者周永华、毛宗源于2003年提出的一类模拟人口迁移机理的全局优化算法。该算法具有一定的全局搜索能力,但它收敛速度慢,容易陷入局部最优解。为了克服以上不足,本文从保留多个个体和引入范数两个方面对原有算法进行了改进,提出了改进的人口迁移算法。将改进的人口迁移算法作为人工神经网络的学习算法,建立了人口迁移神经网络模型。通过与遗传算法、鱼群算法以及BP算法训练的神经网络进行比较,验证了人口迁移神经网络具有较强的全局寻优能力与较快的收敛速度。最后,利用人口迁移神经网络进行短期负荷预测,建立了人口迁移神经网络预测模型,试验表明该模型可以提高预测精度。