【摘 要】
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为了平衡微粒群算法中全局搜索和局部开发之间的关系,多阶段参数动态控制机制被引入了标准的微粒群算法.在多阶段参数动态控制微粒群优化算法(MDPSO)中,微粒群的搜索过程在逻
【机 构】
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西北工业大学,电子信息学院,西安,710072;中国人民解放军,新疆,喀什,844000;
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为了平衡微粒群算法中全局搜索和局部开发之间的关系,多阶段参数动态控制机制被引入了标准的微粒群算法.在多阶段参数动态控制微粒群优化算法(MDPSO)中,微粒群的搜索过程在逻辑上被划分为三个阶段,每一个阶段都有各自的优化目标,对应着每一个搜索阶段,代表微粒个体经验、种群经验、全局经验和种群排斥力、全局排斥力的5个加速常数将会按照不同的规律变化,控制种群经验和全局经验对微粒的吸引与种群重心和全局重心对微粒的排斥,可以很好地避免在优化过程初期容易出现的早熟收敛现象和在优化过程末期容易出现的收敛放慢现象.通过对标准函数的测试,验证了该方法有效性和可靠性.
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通过实验,得到了空调系统水处理复合阻垢缓蚀剂的经济投加量,工程应用实例表明,实验结果是可信的.
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