【摘 要】
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提出一种基于排异竞争机制的粒子群优化算法。算法取消传统PSO算法中的全局最优值"gbest",通过设定竞争区域,使得当前种群中所有粒子和上一代种群中的精英粒子,一同参与竞争
【机 构】
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湖南师范大学数学与计算机科学学院; 湖南广播电视大学信息技术系; 湖南警察学院计算机系;
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(06JJ50107);公安部应用创新基金(2005YYCXHNST095);湖南省教育厅科研基金(07B017)
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提出一种基于排异竞争机制的粒子群优化算法。算法取消传统PSO算法中的全局最优值"gbest",通过设定竞争区域,使得当前种群中所有粒子和上一代种群中的精英粒子,一同参与竞争。并采取适应值竞争策略、适应度选择策略和粒子间的排异策略,来保证种群的多样性,避免了算法初期陷入局部极值的可能;并通过对排异策略的动态调整,提高了算法后期的收敛速度和精度。通过对几类典型函数的仿真测试表明,算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
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