【摘 要】
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建立了评判耦合策略优劣的定量分析方法,发现了现有带中间启动局部搜索(local search,LS)的粒子群混合算法的不足,进而提出一种简单高效的耦合策略.基于该策略,在全局性能优
【机 构】
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武汉理工大学物流工程学院,卡尔斯鲁厄理工学院核能源技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571336,71372202,71672137);河南省重大专项(151100211400)资助~~
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建立了评判耦合策略优劣的定量分析方法,发现了现有带中间启动局部搜索(local search,LS)的粒子群混合算法的不足,进而提出一种简单高效的耦合策略.基于该策略,在全局性能优异的综合学习粒子群(comprehensive learning particle swarm optimizer,CLPSO)算法中引入具有快速收敛性能的传统LS方法,提出了带LS的CLPSO混合算法(CLPSO hybrid algorithm with LS,CLPSO--LS).以10维、30维和50维的11个标准函数,
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