【摘 要】
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针对粒子群优化算法易早熟和求解精度差等问题,提出一种融合局部搜索与二次插值的粒子群优化算法。首先由标准粒子群优化算法产生N个位置,从这N个位置中随机选取3个不同位置,
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针对粒子群优化算法易早熟和求解精度差等问题,提出一种融合局部搜索与二次插值的粒子群优化算法。首先由标准粒子群优化算法产生N个位置,从这N个位置中随机选取3个不同位置,进行二次插值操作产生每个粒子的新位置,更新每个粒子的历史最好位置的全局最好位置;然后经过一定迭代步后,利用Hooke-Jeeves局部搜索技术,对得到的当前全局最优位置进行局部搜索;最后,对9个典型测试函数进行仿真实验并与其它算法进行比较,数值结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力。
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