【摘 要】
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为了提高粒子群算法在优化仿真中的性能,提出基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法。该方法将种群划分为3个子群,以一定的概率选中粒子进行柯西变异,未被选中的粒子采用不
【机 构】
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华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61473124)
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为了提高粒子群算法在优化仿真中的性能,提出基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法。该方法将种群划分为3个子群,以一定的概率选中粒子进行柯西变异,未被选中的粒子采用不同的子群进化策略(大范围搜索策略,精细搜索策略,自适应速度更新策略)来调节自身的开发能力和探测能力,子群间通过共享信息来达成协同合作。仿真中将3种策略应用在3种测试函数的优化中,验证3种策略的优点,同时对月球软着陆进行仿真寻优,结果表明改进PSO的优化性能优于其它改进算法,采用OpenMP对改进PSO进行并行化仿真,提高并行化PSO算法的效率。
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