【摘 要】
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为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出一种新的动态P混沌差分粒子群算法(PDEPSO).根据粒子适应度值将种群分为两个种群,分别用P混沌惯性权重与动态非线性惯性权重改进PSO
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为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出一种新的动态P混沌差分粒子群算法(PDEPSO).根据粒子适应度值将种群分为两个种群,分别用P混沌惯性权重与动态非线性惯性权重改进PSO算法惯性权重,在差分进化算法(DE)中引入了动态比例因子,在PSO算法中引入DE算法的变异,交叉和选择操作,使两个动态种群相互协作,协同进化.选取了5个基准函数进行测试,仿真结果表明该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,具有较好的稳定性,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现突出.
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