【摘 要】
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针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚
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针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.
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