【摘 要】
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一般的非线性惯性权重粒子群算法由于受函数自身固有形态的影响,通过参数调节函数对惯性权重的改进有局限。在一种指数型惯性权重的基础上,采用非线性拟合的方法构造满足惯性
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一般的非线性惯性权重粒子群算法由于受函数自身固有形态的影响,通过参数调节函数对惯性权重的改进有局限。在一种指数型惯性权重的基础上,采用非线性拟合的方法构造满足惯性权重改进策略的非线性函数来优化粒子群算法。通过对4种具有代表性的测试函数进行仿真实验,结果表明改进算法具有更好的寻优性能和全局搜索能力。
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