【摘 要】
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为了更好地平衡粒子群优化（PSO）算法的局部和全局搜索性能,在分析标准粒子群优化算法的收敛性基础上,提出一种学习因子的非线性异步变化策略,通过构造非线性函数模型,使学习因
【机 构】
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宿州学院机械与电子工程学院,早稻田大学国际情报通信研究科
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为了更好地平衡粒子群优化（PSO）算法的局部和全局搜索性能,在分析标准粒子群优化算法的收敛性基础上,提出一种学习因子的非线性异步变化策略,通过构造非线性函数模型,使学习因子随算法迭代次数进行异步动态调节。改进算法在迭代初期具有更好的种群多样性,能够使粒子跳出局部极值,避免产生早熟收敛现象;同时,改进算法在迭代末期可加快粒子收敛速度,提升对多维空间的全局搜索性能。通过对三种常用基准函数进行仿真测试,改进算法在收敛速度和收敛精度指标上均优于对比算法。
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