【摘 要】
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提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最
【机 构】
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北京理工大学管理与经济学院,北京理工大学能源与环境政策研究中心,中国地质大学（武汉）经济管理学院
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提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size-M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size-M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size-M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明
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