【摘 要】
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针对粒子群优化（PSO）算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化（MSPSO）算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉科技大学
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针对粒子群优化（PSO）算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化（MSPSO）算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个体进行反向学习并生成其反向解,以提高算法的收敛速度和收敛精度;否则,算法执行对粒子的位置进行高斯变异策略,以增强种群的多样性;其次,提出一种将柯西分布的比例参数进行线性递减的柯西变异策略,能够产生更好的解引导粒子向最优解空间运动;最后,在8个标准测试函数上进行仿真测试,MS
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