【摘 要】
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针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题,提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法(EDW-DPSO)。首先,采用半均匀初始化种群,使种群以
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772249);国家自然科学基金应急管理项目(61540056)
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针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题,提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法(EDW-DPSO)。首先,采用半均匀初始化种群,使种群以整体均匀、局部随机的方式分布;其次,引入动态分裂算子,对满足分裂条件的粒子执行分裂操作,增加种群多样性,避免粒子陷入局部最优;最后,采用指数衰减的惯性权重,平衡粒子全局搜索和局部开发能力。实验结果表明,该算法在前期有较大的搜索空间,种群多样性增加,后期则强调局部开发,提高收敛精度和优化能力,加快粒子跳脱局部极值逼近全局最优。
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