【摘 要】
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为了提高复杂约束优化问题的收敛精度,提出了基于ε约束的骨干粒子群优化算法（Bare-bones Particle Swarm Optimization basedεconstrained简称ε-BPSO）.首先,设计了时变的约
【机 构】
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安徽工业大学计算机科学与技术学院,马鞍山师范高等专科学校
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为了提高复杂约束优化问题的收敛精度,提出了基于ε约束的骨干粒子群优化算法（Bare-bones Particle Swarm Optimization basedεconstrained简称ε-BPSO）.首先,设计了时变的约束放松参数ε,使算法前期充分利用不可行解的有效信息;其次,为了避免早期收敛,提出动态学习BPSO算法,算法中粒子可以随机地向群体的优秀个体学习,并通过自适应学习权重使群体从全局勘探转向局部利用.最后,依概率采用梯度突变策略,将不可行域中的粒子引入可行域,加快搜索可行域的效率.在36个
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