【摘 要】
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为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院,国防科学技术大学航天与材料工程学院
【基金项目】
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国家部委级基金（9140A20010409KG0153）资助课题.本文直接引用了罗亚中博士所整理的实验结果,在此对他所做的工作表示感谢!
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为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法。经过对经典测试函数的计算测试,算法表现出良好的复杂问题求解能力。最后,针对多目标优化问题,给出了多目标应用在粒子群算法中的处理方法,并对经典的5维优化和Golinski减速器设计问题进行了求解,通过数据比对,证明了算法性能远优于现有的一些算法。
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