连续变化目标下基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法

吴磊; 高桂革

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连续变化目标下基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法

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为提高粒子群算法在面对连续变化目标的多次求解问题时的收敛速度,提出基于外部邻域位置学习的粒子群算法(IENLPSO).通过在粒子群算法中加入对外部邻域位置的学习,使下一状态的求解过程更具有目标性.以基准测试函数及IEEE 33节点系统为例进行仿真测试,结果表明,相比于传统粒子群算法,提出的算法在减少迭代次数的同时,进一步提高了算法的求解精度.

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来源
《上海电机学院学报》 |2021年第1期|26-31|共6页
作者
吴磊; 高桂革;
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作者单位

上海电机学院电气学院上海 201306;

上海电机学院电气学院上海 201306;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
连续变化目标; 外部邻域; 粒子群算法;

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