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随机差分变异粒子群混合优化算法

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针对传统粒子群优化算法与差分进化算法都易出现早熟等问题,本文提出了一种随机差分变异粒子群混合优化算法.算法结合粒子群与差分算法的各自特点,首先采用差分变异方法产生试探性候选个体,再将其代入到粒子群速度更新公式,引导粒子飞行方向,从而扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力.为避免粒子陷入局部最优解,采用随机差分变异方式对当前最优粒子进行扰动,使算法在有效提高局部开采能力的同时,有效避免停滞现象的发生.算法分别在单峰及多峰等8个测试函数上与3个相关算法进行对比实验,实验结果表明新的混合算法优于其它对比算法,有效提高了算法的性能.

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来源
《全国第26届计算机技术与应用学术会议》|2015年|483-488|共6页
会议地点合肥
作者
CAO Wenliang; 曹文梁; KE Gang; 柯钢; YANG Huaide; 杨怀德;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国系统仿真学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
粒子群优化; 差分进化; 混合算法;

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