【摘 要】
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针对混沌变异的小生境粒子群优化算法（NCPSO）进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法（NCPSO-FLV）.通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,
【机 构】
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绵阳师范学院数学与计算机科学学院,四川大学电气信息学院
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针对混沌变异的小生境粒子群优化算法（NCPSO）进化中收敛速度慢、搜索精度低的缺点,提出一种基于调节因子的NCPSO改进算法（NCPSO-FLV）.通过引入速度调节因子,对收敛速度做出判断,改变粒子速度帮助粒子跳出局部最优值,使种群多样性得到加强,收敛速度和搜索精度得到提高.实验结果表明,与基于惯性权重的基本粒子群算法和NCPSO算法相比,NCPSO-FLV算法的精度更高,适用于生产任务分配的工业优化计算.
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