【摘 要】
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为了解决标准的鸡群算法在寻优中存在早熟收敛和较容易陷入局部极值问题,提出一种混合遗传算法思想的改进鸡群算法(GA-CSO).算法在母鸡位置中引入惯性权值因子,并将小鸡位置中加入公鸡对其影响的学习因子,最后利用遗传思想选取适应度值优良的个体以一定概率进行交叉和高斯变异操作.利用4个典型的测试函数分别进行仿真并和其他算法对比,仿真结果表明,改进的GA-CSO算法可避免局部最优,且加强了全局的极值搜索能力,较大地改善算法收敛速度和精度范围.
【机 构】
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滁州职业技术学院电气工程学院,安徽滁州239000;南京电研电力自动化股份有限公司,江苏南京210000
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为了解决标准的鸡群算法在寻优中存在早熟收敛和较容易陷入局部极值问题,提出一种混合遗传算法思想的改进鸡群算法(GA-CSO).算法在母鸡位置中引入惯性权值因子,并将小鸡位置中加入公鸡对其影响的学习因子,最后利用遗传思想选取适应度值优良的个体以一定概率进行交叉和高斯变异操作.利用4个典型的测试函数分别进行仿真并和其他算法对比,仿真结果表明,改进的GA-CSO算法可避免局部最优,且加强了全局的极值搜索能力,较大地改善算法收敛速度和精度范围.
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