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一种新改进的粒子群优化算法

作者:吴烈阳 俞智慧 万佳 段志翔 江西省高速公路联网管理中心 江西南昌330003 上饶师范学院数学与计算机科学学院 江西上饶334001 江西省通用技术工程学校 江西九江330306 江西科技职业学院 江西南昌330200
粒子群优化算法   局部极值   进化模型  

摘要:由于粒子群优化算法对多极值复杂问题求解时容易陷入局部极值,提出一种新改进的粒子群优化算法。该改进算法是将粒子群进化过程分为两个不同的阶段,每个阶段应用不同的进化模型,通过结合这两种进化模型的各自优点有效地降低群体陷入局部最优。由仿真实验结果可知,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准粒子群优化算法的全局寻优能力更强。

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