【摘 要】
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为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题,特别是高维优化问题上的优化性能,提出了一种基于Solis&Wets局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法(Solis and Wets-Opposition Based
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1601800、2017YFC1601000);江苏省重点研发计划(BE2017630);国家自然科学基金项目(61673194);江苏省自然科学基金项目(BK20131106);中国博士后科学基金项目(2014M560390);江苏高校“青蓝工程”项目
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为了提升粒子群优化算法在复杂优化问题,特别是高维优化问题上的优化性能,提出了一种基于Solis&Wets局部搜索的反向学习竞争粒子群优化算法(Solis and Wets-Opposition Based Learning Competitive particle Swarm Optimizer with local search,SW-OBLCSO).SW-OBLCSO算法采用了竞争学习和反向学习两种学习机制,并设计了基于个体的局部搜索算子.利用10个常用基准测试函数和12个带有偏移旋转的复杂测试函数在不同维度情况下将SW-OBLCSO算法与多种优化算法进行对比.实验结果表明所提算法在收敛速度和全局搜索能力上表现出了突出的性能;对模糊认知图(Fuzzy Cognitive Maps)学习问题的测试表明SW-OBLCSO算法在处理实际问题时同样具有出色的性能.
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