【摘 要】
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针对现有微粒群算法在动态优化问题中容易陷入局部极值问题,提出了一种改进的动态微粒群算法——AVPSO。AVPSO用所有微粒局部最优值的平均值来代替全局最优值,通过有目的的重
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60970004）,山东省高等学校科技计划基金项目（J10LG08）,山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目（BS2010DX033）.
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针对现有微粒群算法在动态优化问题中容易陷入局部极值问题,提出了一种改进的动态微粒群算法——AVPSO。AVPSO用所有微粒局部最优值的平均值来代替全局最优值,通过有目的的重新初始化部分微粒扩大种群搜索范围,在感知到环境发生变化时迅速、准确地实现对目标的跟踪。实验结果表明,在求解动态优化问题时,AVPSO表现出很好的性能。将AVPSO应用于群体动画中,实现了群体路径规划的自动化。
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