【摘 要】
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针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,
【机 构】
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浙江工业大学 教育科学与技术学院,杭州,310023
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针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局探索与局部探索性能;其次,引入对未知空间搜索的变异算子,改进速度更新公式,使粒子的寻优范围扩大,增强算法多样性,有效避免陷入局部最优解.通过在六个基准测试函数上进行测试所得到的实验结果表明,本文对二进制粒子群优化算法所做的优化相比于其它三种算法,具有较好的逃离局部最优解的能力,提高了算法的收敛性能.
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