【摘 要】
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基于传统粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA),提出了一种混合算法(hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm,h-PSO-GA)。该算法借鉴小生境的思想,将种群划
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院,中国石化胜利油田分公司物探研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673396),山东省自然科学基金(ZR2017MF032)
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基于传统粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA),提出了一种混合算法(hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm,h-PSO-GA)。该算法借鉴小生境的思想,将种群划分为不同的子种群,并设计一种个体评价策略,防止非最优个体被过早淘汰,增加非最优个体被选择的几率,保持种群的多样性;引入相似度概念,依据不同个体进行不同交叉操作,产生更优的个体;将遗传算法中的变异操作引入粒子群算法的个体更新中,使算法的速度更新方式兼具本身的速度算子和遗传算
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