【摘 要】
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针对标准粒子群算法全局搜索能力差、易陷入早熟等问题,提出了基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法。首先,给出了粒子散漫度概念,通过动态地对各个粒子的散漫程度进行评估,判
【机 构】
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轻工过程先进控制教育部重点实验室（江南大学）,江南大学物联网工程学院
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针对标准粒子群算法全局搜索能力差、易陷入早熟等问题,提出了基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法。首先,给出了粒子散漫度概念,通过动态地对各个粒子的散漫程度进行评估,判断粒子状态,并通过随机鞭策机制处理散漫粒子,避免算法陷入局部最优;其次,对积极运动的粒子利用个体历史最优位置进行处理,加快算法收敛速度;对11个标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于散漫度的快速收敛粒子群算法寻优精度更高,收敛速度更快。
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