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为提高粒子群优化（PsO）算法的优化性能，提出一种改进的小波变异粒子群算法（IPSOWM）。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动，从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明，IPSOWM算法的搜索精度、收敛速度及稳定性均优于PSO和PSOWM算法。
一种改进的小波变异粒子群优化算法
【摘 要】
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为提高粒子群优化（PsO）算法的优化性能，提出一种改进的小波变异粒子群算法（IPSOWM）。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动，从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年21期
【基金项目】
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国家部委基金资助项目,江苏省高校自然科学基础研究基金资助项目（07KJB510032）,江苏省普通高校研究生科研创新计划基金资助项目（CX10S_007Z）
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