【摘 要】
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为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法--CSV-PSO算法.该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，国家自然科学基金
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为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法--CSV-PSO算法.该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制.数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定.
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