【摘 要】
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提出混合优化算法GA-PSO(遗传算法-粒子群优化算法)新的进化机制,并给出其实现技术。该算法融合了两种优化算法的优点,即GA的全局优化能力和保持种群多样性的机制,PSO较强的
【机 构】
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华侨大学机电及自动化学院 泉州 362021
【出 处】
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2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会
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提出混合优化算法GA-PSO(遗传算法-粒子群优化算法)新的进化机制,并给出其实现技术。该算法融合了两种优化算法的优点,即GA的全局优化能力和保持种群多样性的机制,PSO较强的进化方向性和收敛性。算法以PSO的进化为主线,借鉴PSO粒子速度和位置更新原理，在最佳粒子的基础上产生下一代种群,并在其内进一步执行遗传操作,即精英保留和轮盘赌选择、算术交叉、高斯变异和微量旋转,实现进化优化。算法的粒子速度和位置采用实数编码、对惯性权重采用自适应调整机制,参照其收敛条件设置其起始和终止值。实例计算表明算法是有效的。
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