混合变异算子的自适应粒子群优化算法
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷.对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法.
粒子群算法、自适应惯性权重、变异算子、全局优化
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TP182(自动化基础理论)
中国博士后基金资助项目20060601001;国家教育部社科规划项目06JA630056
2008-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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