【摘 要】
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针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法.该算法通过构建动态分级机制,将种群中的粒子动态地划分成3个等级,对不同
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针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法.该算法通过构建动态分级机制,将种群中的粒子动态地划分成3个等级,对不同等级内的粒子采取不同的扰动行为,使得粒子在增强种群多样性的同时保持向全局最优方向进化;采用粒子智能更新方式,提高了粒子的搜索能力;引入动态邻域反向学习点建立全局搜索策略,促使种群快速寻优.最后,利用多种典型测试函数对该算法进行仿真实验,结果表明,与其他几种优化算法相比,本算法具有较好的收敛性和稳定性.
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