【摘 要】
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介绍一种新的基于种群优化算法，即自由搜索算法（Free Search Algorithm，FSA），给出了算法的思想模型、搜索机制以及基本实现。提出了一种改进的自由搜索算法（Improved Free Search Algorithm，IFSA），并对经典benchmark函数进行优化仿真，与带惯性权重的粒子群优化算法（PSO－w）以及全面学习粒子群优化算法（CLPSO）作了比较，仿真结果表明：改
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院 四川成都 610031
【出 处】
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2008全国博士生学术论坛——电气工程
论文部分内容阅读
介绍一种新的基于种群优化算法，即自由搜索算法（Free Search Algorithm，FSA），给出了算法的思想模型、搜索机制以及基本实现。提出了一种改进的自由搜索算法（Improved Free Search Algorithm，IFSA），并对经典benchmark函数进行优化仿真，与带惯性权重的粒子群优化算法（PSO－w）以及全面学习粒子群优化算法（CLPSO）作了比较，仿真结果表明：改进的自由搜索算法具有较好的收敛性和收敛速度。
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