【摘 要】
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对于多维函数的最优解搜索,粒子群优化算法存在前期易陷入局部最优,后期收敛速度缓慢的问题。将改进的k均值聚类分析策略与PSO相结合提出了一种混合粒子群优化算法CA-PSO。在
【机 构】
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辽宁工程技术大学工商管理学院信息管理系,辽宁工程技术大学系统工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金No.70572070;辽宁工程技术大学青年科研基金(No.07A205)~~
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对于多维函数的最优解搜索,粒子群优化算法存在前期易陷入局部最优,后期收敛速度缓慢的问题。将改进的k均值聚类分析策略与PSO相结合提出了一种混合粒子群优化算法CA-PSO。在算法中,利用改进的k均值聚类分析方法将粒子群划分成若干个子群,结合PSO的隐含并行搜索的优势增强了寻优性能。不仅增加了粒子间的信息交换,抑制了早熟收敛,并且提高了全局寻优速度和计算精度。理论证明,在一定条件下,CA-PSO具有稳定收敛性。仿真结果表明,CA-PSO性能优于基本粒子群优化算法。
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