【摘 要】
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针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。首先,对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51774228）;陕西省自然科学基金（No.2017JM5043）
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针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。首先,对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。然后,将改进后的两种算法相结合形成两阶段混合优化算法,同时定义了一种多样性函数对种群多样性进行实时监测以保证种群的多样性。最后,采用两组经典测试函数,对算法性能进行测试。结果表明,算法适用于求解复杂函数优化问题且具有较好的收敛速度和收敛精度。
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