【摘 要】
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面对多峰优化问题粒子群优化算法因多样性不足和搜索动作选取不合理，难以找到问题的全局最优解。为此本文提出一种径向基函数神经网络指导的粒子群优化算法。首先设计子群划分方法，将种群划分成多个子群，子群中心作为子群粒子的学习目标，指导其搜索。该方法充分考虑种群多样性，选择能代表子群搜索特性的粒子作为子群中心，并使之远离存在的中心，通过选择合适的子群中心，实现子群划分。不同子群粒子在各自子群中心指导下搜索，
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62076110，61673193）资助； 江苏省自然科学基金项目（BK20181341）资助；
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面对多峰优化问题粒子群优化算法因多样性不足和搜索动作选取不合理，难以找到问题的全局最优解。为此本文提出一种径向基函数神经网络指导的粒子群优化算法。首先设计子群划分方法，将种群划分成多个子群，子群中心作为子群粒子的学习目标，指导其搜索。该方法充分考虑种群多样性，选择能代表子群搜索特性的粒子作为子群中心，并使之远离存在的中心，通过选择合适的子群中心，实现子群划分。不同子群粒子在各自子群中心指导下搜索，呈现多样的搜索特性。其次，利用子群中心设置隐藏层节点，并在输出层输出粒子加速系数的调整动作。最后引入强化学习来训练网络。在CEC2013的15个多峰函数上开展实验，结果表明本文方法明显提高了多峰优化问题的求解精度。
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