【摘 要】
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线性递减惯性权重粒子群算法中,搜索后期较小的惯性权重使粒子具有很强的局部搜索能力。但惯性权重太小,容易使所有的粒子聚在一起损失多样性,找到最优解的可能性较低,易产生
【机 构】
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山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室,山东科技大学计算机科学与工程学院
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线性递减惯性权重粒子群算法中,搜索后期较小的惯性权重使粒子具有很强的局部搜索能力。但惯性权重太小,容易使所有的粒子聚在一起损失多样性,找到最优解的可能性较低,易产生早熟现象。提出了一种利用方差动态调整惯性权重的方法,引入基于适应度方差的惯性权重调整因子。当出现早熟现象时,通过调整因子适当增大惯性权重的值,以扩大搜索范围,增加找到最优解的可能性。当未出现早熟现象时,继续采用线性递减惯性权重策略,加快收敛速度。实验结果表明,该算法具有较高的搜索成功率。
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