论文部分内容阅读
针对粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题，首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化（normalized particle swarm optimization，NPSO）算法，NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性，其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法，且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次，结合狼群算法（wolfpackalgorithm，WPA）中的游走行为，在二分粒