【摘 要】
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自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路。通过将不同算法结合来达到更好的优化
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自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路。通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点。在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO)。为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化。
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