【摘 要】
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针对传统粒子群优化算法解决复杂问题时收敛速度太快、容易陷入局部最优解的问题,在全局—局部最优解粒子群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化
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针对传统粒子群优化算法解决复杂问题时收敛速度太快、容易陷入局部最优解的问题,在全局—局部最优解粒子群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化算法。通过将粒子的邻域最优解加入到速度更新公式,使得粒子的速度更新同时受全局最优解和邻域最优解作用,提高了粒子的寻优能力。并改进了学习因子和约束因子,平衡粒子的全局搜索和局部开发能力。通过几个经典测试函数分析比较,该算法能大大提高粒子的寻优能力。
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