【摘 要】
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为解决粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢,易于早熟的不足,采用控制理论的分层思想,提出了多种群分层PSO算法(HSPPSO)。在第1层采用多种群粒子群并行计算。第2层把每个种群看成
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为解决粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢,易于早熟的不足,采用控制理论的分层思想,提出了多种群分层PSO算法(HSPPSO)。在第1层采用多种群粒子群并行计算。第2层把每个种群看成一个粒子,种群的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第2层粒子群优化。并把优化结果返回到第1层。在PSO算法的运行过程中,对有集聚倾向的粒子进行速度变异处理,重新初始化速度。最后对4个典型的测试函数进行了测试,研究结果表明,与基本微粒群算法比较,作者提出的算法提高了算法的收敛速度和收敛精度,改善了算法的性能。本算法对大规模系统的
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