一种改进的粒子群优化算法

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粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart[1,2]在1995年提出的一种基于群体智能的随机进化算法,是在鸟群、鱼群和人类社会行为规律的启发下提出来的。针对粒子群优化算法容易陷入局部极小的缺陷,对粒子群优化算法的速度进化公式进行改进,将粒粒子行为基于个体极值和全局极值变化为基于个体极值的加权平均、全局极值和按概率选择其它粒子的个体极值。新算法更符合生物的学习规律,使得粒子充分利用整个种群的信息,保证了群体的多样性。
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