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建立了自主式粒子群优化模型,进一步完善了经典粒子群优化算法的学习机制,提高了粒子学习的自主性。在该模型的基础上,针对自主选择共享信息问题,提出了一种学习榜样自主获取的粒子群优化算法,该算法粒子依据自身的内在特征合理地选择学习榜样,充分地利用了进化过程中产生的信息,有效抑制共享信息的流速。对常用单峰多峰基准函数进行了测试,验证了该算法的效率和优越性。