【摘 要】
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针对PSO算法易陷入局部最优,发生早熟这一先天缺陷,在一定的误差容忍度下,借鉴协同进化理论中主体的能动性,系统的非线性,个体与环境的协同进化及个体的自适应性等优良特性,
【基金项目】
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国家软科学研究计划(No.2013GXQ4D165);教育部人文社会科学研究规划基金项目(No.17YJA630020);上海市高原学科(管理科学与工程)建设项目;上海市一流学科建设项目(No.S1201YLXK);沪江基金(No.A14006)
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针对PSO算法易陷入局部最优,发生早熟这一先天缺陷,在一定的误差容忍度下,借鉴协同进化理论中主体的能动性,系统的非线性,个体与环境的协同进化及个体的自适应性等优良特性,利用Feigenbaum迭代构造混沌序列,对粒子的位置和速度进行初始化取值;采用非线性和自适应调整策略对算法中的自我学习因子、社会学习因子及惯性权重进行取值,从而形成了动态双重自适应PSO改进算法(DDAPSO)。在单模态和多模态Benchmark函数上对上述算法进行仿真,并与其他5种算法进行了对比,仿真结果表明,DDAPSO算法较其他算法
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