【摘 要】
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针对原始PS0算法存在的各种缺点，论文提出了一种新型的PS0算法。该算法在搜索的中期进行变异。并依据搜索开始后的收敛情况来决定首次变异的时机、依据每次变异后的收敛情况来
【机 构】
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武汉理工大学计算机学院,武汉理工大学物流学院
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针对原始PS0算法存在的各种缺点，论文提出了一种新型的PS0算法。该算法在搜索的中期进行变异。并依据搜索开始后的收敛情况来决定首次变异的时机、依据每次变异后的收敛情况来决定下次变异的时机，以便最大限度地增加变异次数，并充分利用每次变异带来的避免局部最优、求得全局最优的机会，从而提高搜索成功的概率；在后期则在一定的循环次数内不变异，以确保搜索精度。每次变异只选择那些收敛程度相对比较大的维来进行，这样可以在不破坏粒子群的结构的情况下扩大搜索空间、提高收敛速度。通过对四个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集的实
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