【摘 要】
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针对粒子群优化(PSO)算法中存在的多样性差、易早熟收敛和鲁棒性不强等缺点,提出一种基于并行结构的多种群PSO算法。并行多种群算法在基本粒子群算法的基础上,增加了分别能加
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(20165557005)
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针对粒子群优化(PSO)算法中存在的多样性差、易早熟收敛和鲁棒性不强等缺点,提出一种基于并行结构的多种群PSO算法。并行多种群算法在基本粒子群算法的基础上,增加了分别能加速和减缓粒子移动的两种更新公式,既改善了粒子群算法种群多样性差的缺陷,又能保证算法的计算精度。采用十种典型的标准测试函数对提出的算法进行了仿真实验。测试结果表明:与基本粒子群优化算法相比,并行多种群粒子群算法收敛速度更快,运算时间更短。
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