基于改进粒子群算法的优化策略 (2011年)

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文件名称：基于改进粒子群算法的优化策略 (2011年)
文件大小：1.04MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-24 11:10:50
自然科学 论文 为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法。将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子。在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题。通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力。