【摘 要】
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为平衡种群的探索与开发,提出一种改进的竞争粒子群算法(CGCSO)。通过柯西高斯变异更新胜利者的位置,提高种群的开发能力;利用环形拓扑结构信息传递速度慢的特点,将其用于胜
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室,南京工程学院汽车与轨道交通学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2016YFB0303403),国家自然科学基金青年基金项目(21506050),上海市自然科学基金项目(16ZR1407300),中央高校基本科研业务费专项基金项目(22221817014).
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为平衡种群的探索与开发,提出一种改进的竞争粒子群算法(CGCSO)。通过柯西高斯变异更新胜利者的位置,提高种群的开发能力;利用环形拓扑结构信息传递速度慢的特点,将其用于胜利者的学习过程,增强种群的多样性;采用可行解优先的约束处理技术,使该算法能够处理约束优化问题。进行8个标准测试函数的仿真实验,并研究比较其它算法,该算法在优化精度和收敛性上表现较好。将该算法应用于处理汽油调和配方在线优化问题,仿真取得了较好的结果,进一步验证了该算法的有效性。
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