【摘 要】
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为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系清华信息科学与技术国家实验室,中国人民解放军65053部队
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为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于空间缩放和吸引子的粒子群优化(PSO with search space zoomed factor and attractor,SzAPSO)算法.该算法利用对搜索空间进行缩放的边界变异策略有效控制了粒子搜索范围,保证了算法全局探测能力;算法中吸引子的引入增加了感兴趣区域的粒子密度,提高了算法局部开发能力.实验结果表明,SzAPSO算法收敛速度快、精度高,且具有较好的鲁棒性.
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