【摘 要】
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串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异。为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法。
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串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异。为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法。新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势。在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显。新算法不仅能够提
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