【摘 要】
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为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,克服算法早熟收敛的缺陷.在深入分析和研究标准的PS0算法的基础上,在标准的PS0算法后期,通过对种群个体最优位置采取高斯
【机 构】
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武汉理工大学,智能制造与控制研究室,武汉,430060
【出 处】
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第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)
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为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,克服算法早熟收敛的缺陷.在深入分析和研究标准的PS0算法的基础上,在标准的PS0算法后期,通过对种群个体最优位置采取高斯变异处理的策略,有效控制了粒子群的多样性,保持了粒子群的活性,增强了粒子群跳出局部极值点的能力.采用6个标准的测试函数测试算法的性能,仿真结果表明,对函数SphereGriewank、Rastrigrin、Ackley和Schaffer,算法均能够以很快的速度全部收敛到目标值,算法具有较好的全局搜索能力和稳定性,其性能显著的优于标准的粒子群优化算法.
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