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针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等问题,基于群体多样性反馈的思想,提出一种动态学习对象的粒子群优化算法。该算法采用群体多样性动态控制粒子的学习对象,减缓群体多样性的丧失速度,有利于群体的全局寻优。对3种典型多峰函数的仿真结果表明,该算法可以有效避免早熟问题,具有较好的全局寻优能力。
一种动态学习对象的粒子群优化算法
【摘 要】
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针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等问题,基于群体多样性反馈的思想,提出一种动态学习对象的粒子群优化算法。该算法采用群体多样性动态控制粒子的学习对象,减缓群体
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年19期
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