【摘 要】
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针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,本文提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有四种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院;
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针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,本文提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有四种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定粒子的进化行为,并通过策略行为概率变异算法来提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解.在经典的基准测试函数上,对新算法与其他7个群智能进化算法的测试结果进行比较分析,结果表明该算法具有很好的求解精度和收敛速度,尤其适合应用在一些高维优化问题.
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