【摘 要】
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粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值。为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,提出了一种新的带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法。首先,对算法中的惯性权值进行改进,增强粒子局部收敛能力;然后,利用柯西变异算子,增加种群多样性。数值实验表明,提出的改进粒子群优化算法具有较快收敛速度,寻优能力强,能有效克服早熟收敛现象。
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(编号:2020JM-630),陕西省教育厅科研计划项目(编号:17JK024),商洛市科研基金项目(编号:2020-Z-043),商洛学院科研基金项目(编号:18SKY009),商洛学院应用数学科研创新团队(编号:19SCX02),商洛学院重点学科建设项目资助。
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粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值。为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,提出了一种新的带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法。首先,对算法中的惯性权值进行改进,增强粒子局部收敛能力;然后,利用柯西变异算子,增加种群多样性。数值实验表明,提出的改进粒子群优化算法具有较快收敛速度,寻优能力强,能有效克服早熟收敛现象。
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