【摘 要】
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分析了二进制粒子群优化算法和基于二进制粒子群优化的属性约简方法,提出了一种基于退火选择的二进制粒子群算法,在选择粒子更新位置时引入模拟退火算法的策略,通过调整退火
【基金项目】
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吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目（2008410）
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分析了二进制粒子群优化算法和基于二进制粒子群优化的属性约简方法,提出了一种基于退火选择的二进制粒子群算法,在选择粒子更新位置时引入模拟退火算法的策略,通过调整退火速度,控制算法收敛,当温度下降的足够慢时,粒子不会轻易跳出有＂希望＂的搜索区域,从而增强了粒子的局部搜索能力,使优化算法具有更高的效率.将该算法应用到电力负荷预测的属性约简中,使原来65个属性下降为12个,显著降低了后续处理的复杂度.
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