【摘 要】
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将模拟退火算法混合到粒子群算法中,虽然能够有效地解决粒子群算法容易陷入局部极值的问题,但是在用此混合算法求解复杂高维函数时,收敛速度较慢、精确度较低.为解决此问题,
【基金项目】
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项目信息：基于盲信号分离的树脂复合材料内部体应变场分布透视测量仪器及应用;国家自然科学基金项目(61727810)
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将模拟退火算法混合到粒子群算法中,虽然能够有效地解决粒子群算法容易陷入局部极值的问题,但是在用此混合算法求解复杂高维函数时,收敛速度较慢、精确度较低.为解决此问题,提出对惯性权重的正弦自适应变化的方案,即正弦自适应权重的模拟退火粒子群算法.本文采取四个基准函数来对提出的优化算法进行仿真,同时与改进前的模拟退火粒子群算法和其他人所提出的基于惯性权重改进的优化方案进行比较.结果表明,优化后的算法拥有更强的收敛能力,更高的精确度,更加稳定的优化值.
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