【摘 要】
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针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优及算法收敛速度慢的问题,提出基于竞争侵略策略的粒子群算法(Particle Swarm Optimization based on
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然基金(31971015),哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项资助项目(2017RAQXJ050),哈尔滨师范大学硕士研究生创新科研资助项目(HSDSSCX2019-08)
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针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优及算法收敛速度慢的问题,提出基于竞争侵略策略的粒子群算法(Particle Swarm Optimization based on competitive aggression Strategy,CAPSO)。凭借高自由度的侵略性,自由粒子群中粒子与择优进化群中粒子进行比较,得出竞争最优,进而通过竞争池指导择优进化群更新,使CAPSO算法快速跳出局部最优,且提高算法收敛速度。使用8个标准测试函数分别对4个算
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