【摘 要】
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考虑到粒子群早熟收敛现象,提出了一种基于逃逸和混沌的自适应粒子群优化算法。该算法引入一个新的惯性系数来改进原有的速度更新公式,并在粒子陷入早熟之后,调整相应的速度
【机 构】
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辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金No.2009A346
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考虑到粒子群早熟收敛现象,提出了一种基于逃逸和混沌的自适应粒子群优化算法。该算法引入一个新的惯性系数来改进原有的速度更新公式,并在粒子陷入早熟之后,调整相应的速度参数。同时,选取适应度最差的10%的粒子,利用混沌的方法对它们的位置进行更新,并且格栅化。产生了充分多的点,使粒子群跳出了当前的局部最优并获得更优的群体最优值。数值仿真表明,该算法粒子群能有效地跳出局部极值,获得精度更高的优化值。
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