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本文提出了一种新的自适应粒子群优化算法（ASPO）。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。将其应用于函数优化问题中,仿真结果表明APSO算法能有效的解决函数优化问题。
求解函数优化问题的自适应粒子群算法
【摘 要】
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本文提出了一种新的自适应粒子群优化算法（ASPO）。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院
【出 处】
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科技信息
【发表日期】
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2009年7期
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