【摘 要】
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针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,在改变动态惯性权值的基础上,提出了一种动态迭代次数粒子群算法DIPSO(Dynamic Iterative Particle Swarm Optimization).该算法根据
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针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,在改变动态惯性权值的基础上,提出了一种动态迭代次数粒子群算法DIPSO(Dynamic Iterative Particle Swarm Optimization).该算法根据每个周期内达到收敛的迭代次数不同,在一个周期内,当其和累积小于某个值时,就对其重新进行初始化,从而使算法具有动态的自适应.通过对几种典型测试函数的优化,结果表明,DIPSO算法的收敛速度明显优于PSO算法,收敛精度也有所提高.
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