【摘 要】
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针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形-粒子群优化方法的混合算法(SM-PSO).该混合算法,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(10377015)资助
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针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形-粒子群优化方法的混合算法(SM-PSO).该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能.文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能.
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