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粒子群优化算法规则简单，收敛速度较快，但易陷入局部最优值，在噪声问题中也显示出较差的寻优能力．针对算法存在的不足，本文结合反向学习机制较快的学习速度及优化能力，并在算法进化过程中引入交叉因子，提出一种新的改进的反向粒子群算法（COPSO）．实验表明，该算法在噪声问题中要优于反向粒子群算法．
改进反向粒子群算法及其在噪声中的应用
【摘 要】
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粒子群优化算法规则简单，收敛速度较快，但易陷入局部最优值，在噪声问题中也显示出较差的寻优能力．针对算法存在的不足，本文结合反向学习机制较快的学习速度及优化能力，并在算法进化
【机 构】
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西安工程大学理学院
【出 处】
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西安工程大学学报
【发表日期】
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2011年5期
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学基金项目（2010JK563）
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