【摘 要】
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针对基本粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,提出了一种基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法。一方面,在可行域中采用混沌初始化生成均匀分布的粒群,提
【机 构】
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宝鸡文理学院计算机软件研究所,宝鸡文理学院计算信息科学研究所
【基金项目】
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陕西省科技厅自然科学基础研究项目(No.SJ08-ZT13);陕西省教育厅科研计划项目No.09JK335~~
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针对基本粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,提出了一种基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法。一方面,在可行域中采用混沌初始化生成均匀分布的粒群,提高了初始解的质量;另一方面,构造了基于群体适应度方差的惯性权重的自适应变换公式,增强了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。
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