【摘 要】
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基于Q-learning机器学习技术的粒子群优化算法(PSO)可以提高PSO对高维问题的优化效果。首先,缩小粒子群的种群大小,通过Q-learning机器学习技术管理PSO粒子的行为;然后,Q-lea
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472269)
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基于Q-learning机器学习技术的粒子群优化算法(PSO)可以提高PSO对高维问题的优化效果。首先,缩小粒子群的种群大小,通过Q-learning机器学习技术管理PSO粒子的行为;然后,Q-learning机器学习技术根据粒子的性能自适应地切换粒子的操作,性能好的操作受到奖赏,性能差的操作受到惩罚;最终,通过Q-learning学习技术的全局寻优能力来弥补PSO局部优化能力的不足。通过多组仿真实验的结果表明,该算法提高了PSO算法对高维问题的优化性能与收敛速度。
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