【摘 要】
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为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,避免陷入局部优解,提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法。采用双曲正切函数来控制惯性权重系数,进行非线性自适应变化;利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子,达到改变不同阶段寻优重点的目的;引入模拟退火操作,根据种群的初始状态设置一个温度,根据米特罗波利斯准则和温度指导种群以一定的概率接受差解,保证了算法跳出局部最优解的能力。为验证这种算法的效果,选择7种典型测试函数与已有文献中提出的5种粒子优化算法进行对比实验,根据寻优结果的平均值、标准差以及迭代次数等数据,证明
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,陕西省工业自动化重点实验室,陕西理工大学电气工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅重点科学研究计划项目(20JS018)。
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为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,避免陷入局部优解,提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法。采用双曲正切函数来控制惯性权重系数,进行非线性自适应变化;利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子,达到改变不同阶段寻优重点的目的;引入模拟退火操作,根据种群的初始状态设置一个温度,根据米特罗波利斯准则和温度指导种群以一定的概率接受差解,保证了算法跳出局部最优解的能力。为验证这种算法的效果,选择7种典型测试函数与已有文献中提出的5种粒子优化算法进行对比实验,根据寻优结果的平均值、标准差以及迭代次数等数据,证明
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