【摘 要】
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动态环境下的优化问题是当前智能计算领域一个研究热点.针对当前多种群动态优化存在的问题,提出一种基于斥力势场的多粒子群协同优化算法,利用多个种群并行搜索,当发现局部极
【机 构】
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中国地质大学计算机学院,华中科技大学控制科学与工程系,
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动态环境下的优化问题是当前智能计算领域一个研究热点.针对当前多种群动态优化存在的问题,提出一种基于斥力势场的多粒子群协同优化算法,利用多个种群并行搜索,当发现局部极值点后,在局部极值点处建立人工斥力势场,防止多种群对该区域重复搜索,当环境变化时,采用柯西变异对种群进行初始化,通过对DF仿真,验证了改进算法具有较好的跟踪性能.另外,本文从数学上证明了多种群搜索的优越性,分析了柯西变异优于其它变异的原因,为算法的改进策略提供了理论依据.最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,获得了满意的控制效果.
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