【摘 要】
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鉴于标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度低,我们提出了一种改进的基于模拟退火的粒子群算法(NPSO)。将模拟退火算法的思想引入粒子群算法中,并对更新公式进行简化;
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鉴于标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度低,我们提出了一种改进的基于模拟退火的粒子群算法(NPSO)。将模拟退火算法的思想引入粒子群算法中,并对更新公式进行简化;提出了一种自适应随机惯性权重,实现了自适应平衡局部搜索和全局搜索的能力;提出了"优胜劣汰"的更新机制,加快了算法的收敛速度。与其它几种粒子群算法在4个基准测试函数上的实验比较,实验研究表明,NPSO算法的性能很好。
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