【摘 要】
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为了克服标准粒子群算法的早熟、停滞进化或易于陷入局部最优的现象,提出了一种混合模型(简称NSPO)。NSPO将一个粒子映射到无标度网络的多个网络节点上,借助网络结构获得该粒
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为了克服标准粒子群算法的早熟、停滞进化或易于陷入局部最优的现象,提出了一种混合模型(简称NSPO)。NSPO将一个粒子映射到无标度网络的多个网络节点上,借助网络结构获得该粒子的邻域拓扑。对粒子的更新,NSPO既考虑种群的最优,又考虑邻域的最优。在3个具有不同难度特点的测试函数上,将NSPO与标准粒子群算法进行了比较。实验结果表明:对于全局最优和梯度信息明显的函数,NSPO具有非常优越的表现;对于具有诸多局部最优的函数,NSPO逃逸局部最优的能力要强于标准粒子群算法;对于具有误导性梯度信息的函数,NSPO偶
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