多策略自适应粒子群优化算法

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为了提高粒子群优化算法搜索最优解的效率,该文提出多策略自适应粒子群优化(MAPSO)算法.通过构建多样性测试方式评价种群的分布性.粒子的进化状态分别为勘探或开发状态,通过执行实时交替策略,确定粒子的进化状态.在迭代优化时,根据粒子的多样性动态地控制惯性系数.基于所构建的多样性测试方式,通过融入精英学习策略进一步改善种群多样性,以阻止种群陷入局部解.实验结果表明,与自适应性粒子群优化(APSO)、综合性学习粒子群优化(CPSO)、振荡粒子群优化(PPSO)算法相比,MAPSO算法能够持续地改善PSO跳出局部
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