【摘 要】
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为克服粒子群算法的早熟收敛问题,改善粒子群算法的全局收敛性,提出了一种融合差分演化的混合粒子群算法。新算法利用差分演化算法的变异机制,将粒子群算法的各个局部优化解作为初始种群进行差分演化,使进入局部极值区域的粒子尽可能跳出该区域,从而提升离子群算法的全局搜索能力.数值实验表明新算法能有效地解决多峰函数的全局最优解问题,此外将新算法应用于圆度误差评价,仿真结果表明新算法更有效,更精确地评价了圆度误差
【机 构】
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陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安 710062
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为克服粒子群算法的早熟收敛问题,改善粒子群算法的全局收敛性,提出了一种融合差分演化的混合粒子群算法。新算法利用差分演化算法的变异机制,将粒子群算法的各个局部优化解作为初始种群进行差分演化,使进入局部极值区域的粒子尽可能跳出该区域,从而提升离子群算法的全局搜索能力.数值实验表明新算法能有效地解决多峰函数的全局最优解问题,此外将新算法应用于圆度误差评价,仿真结果表明新算法更有效,更精确地评价了圆度误差.
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