来源:《科技导报》2010年第22期 作者:钱彭飞;章兢;谢燕江;
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一种新的混合粒子群优化算法

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针对粒子群优化算法容易陷入局部极值,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法(CPSO)。(本文共计3页)       [继续阅读本文]

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科技导报杂志2010年第22期
科技导报
主办:中国科学技术协会
出版:科技导报杂志编辑部
出版周期:半月
出版地:北京市

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