【摘 要】
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针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力，搜索时能够跳出局部最优解，转向解空间的其他区域的特点，提出了一种新的基
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F2007-09)
论文部分内容阅读
针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力，搜索时能够跳出局部最优解，转向解空间的其他区域的特点，提出了一种新的基于禁忌搜索（TS）的混合粒子群优化算法（TS—PSO），并选用两个函数进行测试．结果表明，TS—PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度，获得全局最优解．
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