【摘 要】
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几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,占林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,东北大学医学影像计算教育部重点实验室,吉林大学计算机科学与技术学院
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几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优，出现早熟现象。为此，基于小生境原理，提出一种小生境改进粒子群优化算法（niche improved particle swarm optimization，NIPSO）。该算法在进行速度和位置更新后，根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明，该方法可以提高几
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