【摘 要】
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针对粒子群优化(PSO)算法在搜索过程中因个体间缺乏交互,使种群逐渐丧失多样性、导致算法陷入局部极值的问题,提出了一种基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法(LFDE-PPS
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61404069);辽宁省科技厅博士启动基金资助项目(20141140);辽宁省教育厅基金资助项目(L2014128)~~
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针对粒子群优化(PSO)算法在搜索过程中因个体间缺乏交互,使种群逐渐丧失多样性、导致算法陷入局部极值的问题,提出了一种基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法(LFDE-PPSO)。首先,为扩大种群搜索空间,在速度更新过程中引入扰动因子,使惯性权重、学习因子在小范围内波动;其次,引入重构概率,选择适应度值低的个体重建中间种群;最后,为增加种群多样性,使较差个体的优秀基因得以保留,引入粒子不相关性及远亲个体,利用不相关性选择与差分个体基因差异性较大的远亲进行差分增强。实验结果表明,所提算法能够使中间种群中适应度值高的个体得以保留,有效增加种群多样性,使种群具备较强的跳脱局部极值能力,加快粒子逼近全局最优,同时具有收敛快、精度高等优点。
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