【摘 要】
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针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展
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针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,并且程序量较小。仿真实验中,将算法应用于6个典型测试函数中,并与其它改进粒子群算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的收敛速度,明显提高了粒子群算法的优化性能。
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