【摘 要】
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针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法.在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进.改进后
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,平顶山学院师范教育学院
【基金项目】
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国家部委基础科研计划资助项目（D1120060967）
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针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法.在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进.改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值.通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比.结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象.
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