【摘 要】
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针对协同优化算法对初始点敏感,易收敛于局部最优值的问题,提出了一种自适应的协同优化算法.在系统级引入协同不一致性,改进动态松弛因子使优化设计点快速收敛于极值点;在学
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
【出 处】
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杭州电子科技大学第九届研究生IT创新学术论坛
论文部分内容阅读
针对协同优化算法对初始点敏感,易收敛于局部最优值的问题,提出了一种自适应的协同优化算法.在系统级引入协同不一致性,改进动态松弛因子使优化设计点快速收敛于极值点;在学科级以动态权重将一致性目标函数和子学科最优目标函数相加作为子学科目标函数,考虑一致性同时又兼顾子学科独立性;采用二阶段优化过程,在迭代后期去除动态松弛因子与子学科最优目标函数,防止收敛过程震荡.使用经典算例进行仿真,优化结果证明自适应的协同优化算法对初始点不敏感,优化效率得到显著提升且具有较强的鲁棒性.
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