【摘 要】
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针对粒子群算法在多峰、高维函数的全局优化中易陷入局部极值的问题，在分析算法早熟收敛原因的基础上，提出一种基于信息扩散和多样性反馈机制的双子群粒子群优化算法。算法
【机 构】
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长江师范学院 数学与计算机学院,涪陵 408100
【出 处】
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2011年全国生命系统建模仿真学术年会
论文部分内容阅读
针对粒子群算法在多峰、高维函数的全局优化中易陷入局部极值的问题，在分析算法早熟收敛原因的基础上，提出一种基于信息扩散和多样性反馈机制的双子群粒子群优化算法。算法将粒子群划分为两组搜索方向相反的主、辅子群协同进化，通过引入信息扩散函数，根据不同粒子的位置及相应适应值与当前群体最佳位置和最佳适应值的关系，控制粒子变尺度向群体当前最佳位置移动，并基于多样性反馈机制动态调节惯性权重和分配主，辅子群的粒子数量。对基准函数的仿真优化结果表明，改进算法与其他PSO改进算法相比，具有抑制早熟，收敛速度快、求解精度高的特点。
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