【摘 要】
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为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室,中国科学院计算技术研究所无线通信技术研究中心,中国科学院大学计算机与控制学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(L172049)
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为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略使种群在解空间的其它区域继续搜索全局最优解,避免早熟收敛问题,增大搜索到全局最优解的几率。将该优化算法应用于5个典型标准测试函数中,仿真结果表明,相比其它算法,优化算法的收敛速度、收敛精度和稳定度最优。
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