【摘 要】
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为解决现有粒子群优化算法进化过程中＂早熟＂的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建
【机 构】
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西华大学电气信息学院,西南交通大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金-中国工程物理研究院联合基金资助项目（10876029）, 国家863计划资助项目（2009AA01Z230）
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为解决现有粒子群优化算法进化过程中＂早熟＂的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法（SPSO）和差分进化（DE）算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小（20个粒子）的情况下,快速找到满意的解（平均迭代次数不超过20次）.
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