【摘 要】
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分析基本的粒子群优化学习机制的缺陷,启发于人类社会不同群体之间可以交互学习的特点,提出了一种改进粒子群优化算法——ILPSO.在ILPSO算法中,粒子由2个种群构成.当2个种群
【机 构】
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深圳大学管理学院,英利利物浦大学电气电子工程系,西交利物浦大学电气电子工程系,华南理工大学工商管理学院
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分析基本的粒子群优化学习机制的缺陷,启发于人类社会不同群体之间可以交互学习的特点,提出了一种改进粒子群优化算法——ILPSO.在ILPSO算法中,粒子由2个种群构成.当2个种群中最佳的全局最优位置在连续一定的迭代次数内没有改善时,执行交互学习策略.依据每个种群的全局最优位置的适应值,运用模拟退火的机制和轮盘赌的方法确定学习种群和被学习种群.提出了一个基于适应度排序的经验公式,计算学习种群中的每个粒子向被学习种群学习的概率.为了摆脱选择压力,采用了一种速度变异的方法.多个测试函数的数值实验结果表明,IL-P
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