论文研究-多阶段多模型的改进微粒群优化算法.pdf

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文件名称：论文研究-多阶段多模型的改进微粒群优化算法.pdf
文件大小：551KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-28 03:40:14
论文研究 针对微粒群优化算法在解决复杂优化问题时易于出现早熟收敛现象，提出了一种多阶段多模型的改进微粒群优化算法。考虑寻优不同阶段的开发与探测能力需求的差异，算法将寻优过程分成3个阶段，各阶段采用不同的模型进行进化。第一阶段利用标准微粒群优化算法发现局部极值的邻域；第二阶段利用Cognition Only模型快速找到局部极值点，提高寻优效率；第三阶段，提出了一种改进的进化模型，利于粒子快速跳出局部极值点，寻找到全局最优点。4种复杂测试函数的实验结果表明：该算法比标准微粒群优化算法（PSO）和基于不同进化模型的两群优化算法（TSE-PSO）更容易找到全局最优解，相比两群微粒群优化算法，还能在一定程度上提高优化效率。