【摘 要】
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针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法（Exponential Inertia Weight in Particle Sw
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,中国中医科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472095,61502116)资助
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针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖于参数的选取等缺点,提出了一种非线性指数惯性权重粒子群优化算法（Exponential Inertia Weight in Particle Swarm Optimization,EIW-PSO）。在每次迭代的过程中,采用粒子最大适应值和最小适应值的指数函数来动态调整算法中的惯性权重,更有利于算法在寻优过程中跳出局部最优;同时,引入随机因子以确保种群的多样性,使粒子更快地收敛到全局最优位置。为了验证该算法的寻优性能,通过8个基准测试函数将标准PSO
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