【摘 要】
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针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,天津师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(31971015),黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20200368),哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项基金(2017RAQXJ050),哈尔滨师范大学计算机学院科研项目(JKYKYY202003,JKYKYY202001)
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针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系统中粒子的同号结构和同位结构,其中粒子的惯性权重根据适应度值自适应调节;当搜索过程陷入局部最优时,PSO种群同位结构下适应度值较差的粒子,根据与混沌化种群间的同号结构执行粒子置换操作,实现了双种群系统资源的合理调度,增加了种群的多样性;进而综合双向搜索的同位
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