一种改进的粒子群优化算法

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介绍基本粒子群优化算法的原理、特点,并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。通过在粒子初始化时引入相对基的原理使粒子获得更好的初始解,以及在迭代过程中引入变异模型,部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子,比较其适应度,保留最佳粒子进行后期迭代,使算法易跳出局部最优。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。
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