【摘 要】
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为改善花授粉算法后期收敛缓慢和容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于监测邻域改进花授粉算法的方法。引入监测邻域,对邻域中粒子,利用适应度指数定标来确定不同的选中概率,
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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为改善花授粉算法后期收敛缓慢和容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于监测邻域改进花授粉算法的方法。引入监测邻域,对邻域中粒子,利用适应度指数定标来确定不同的选中概率,选择部分花粉粒子进行变异,提高粒子种群的多样性和算法的效率。仿真实验中,选择两个典型函数对改进算法进行检验,验证了该算法改进的合理有效,运用改进花授粉算法、基本花授粉、Z-N法及云自适应粒子群算法进行PID控制器参数整定比较,仿真结果表明,改进花授粉算法寻优能力优于其它算法。
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