【摘 要】
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针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法（modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203099);北京市自然科学基金资助项目(4122006)
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针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法（modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M-DAPSO）.定义趋同因子和参数调整函数,使算法能根据种群内部信息自适应调整参数,提出自适应变异策略增加种群多样性.最后,将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中,仿真结果表明：该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比,M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能
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