【摘 要】
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粒子群优化算法使用了群智能策略,属于智能优化算法的一个分支。与传统计算方法相比,其在优化时无需设置初始值,且优化操作不会因为问题难度的增加而变的棘手。2017年,人工智能已经上升为国家战略,智能优化算法也随之受到了各领域研究人士的关注,其相关研究和应用也逐渐向体系化发展,前景十分广阔。但,1995年提出的基本粒子群优化算法具有几点明显缺陷:收敛速度慢、收敛精度不高、优化效果随着问题难度增加而急速衰
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粒子群优化算法使用了群智能策略,属于智能优化算法的一个分支。与传统计算方法相比,其在优化时无需设置初始值,且优化操作不会因为问题难度的增加而变的棘手。2017年,人工智能已经上升为国家战略,智能优化算法也随之受到了各领域研究人士的关注,其相关研究和应用也逐渐向体系化发展,前景十分广阔。但,1995年提出的基本粒子群优化算法具有几点明显缺陷:收敛速度慢、收敛精度不高、优化效果随着问题难度增加而急速衰弱等。针对这些缺陷,前人已提出了众多改进策略,且均在某一方向上获得了较好性能提升。为此,本文做了以下几点
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