论文研究-基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化算法.pdf
文件大小：572KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 13:00:19
论文研究 针对粒子群优化（PSO）算法优化高维问题时，易陷入局部最优，提出一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化（KMS-CCPSO）算法。该算法通过引入K-均值算法扩大种群的局部搜索范围，采用柯西分布和高斯分布相结合的方法更新粒子的位置。实验结果表明，该算法具有较好的优化性能，其优势在处理高维问题上更为明显。