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通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新,构造了一种带有梯度加速的粒子群算法.为减小陷入局优的可能性,当群体最优信息陷入停滞时,对群体进行部分初始化来保持群体的活性,并讨论了改进算法的适用范围.仿真结果表明,对于单蜂函数和多蜂函数,改进算法都能够取得较好的优化效果.
一种带有梯度加速的粒子群算法
【摘 要】
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通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新,构造了一种带有梯度加速的粒子群算法.为减小陷入局优的可能性,当群体最优信息陷入停滞时,对群体进行部分初始化来保持群体的活性,并
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2004年11期
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