【摘 要】
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针对粒子群优化算法（PSO）中出现的极易陷入局部最优的问题,本文提出了一种易跳出局部最优的粒子群优化算法。该算法是在算法陷入局部最优时,通过加大惯性权重来改变群体多样性,
【机 构】
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中国航空沈阳黎明航空发动机有限责任公司,中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
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针对粒子群优化算法（PSO）中出现的极易陷入局部最优的问题,本文提出了一种易跳出局部最优的粒子群优化算法。该算法是在算法陷入局部最优时,通过加大惯性权重来改变群体多样性,从而使得该算法能够跳出局部最优。最后,通过大量仿真试验表明,对于求解高维、多峰等复杂的非线性优化问题,该算法能表现出很好的搜索性能。
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