【摘 要】
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论文在基本PSO算法基础上,引入了遗传算法的变异算子.通过变异算子的控制函数,将PSO算法的训练过程分为前期和后期.在算法训练的前期,变异率取较大的值,以选择较多的粒子进行
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论文在基本PSO算法基础上,引入了遗传算法的变异算子.通过变异算子的控制函数,将PSO算法的训练过程分为前期和后期.在算法训练的前期,变异率取较大的值,以选择较多的粒子进行变异操作,目的是增强种群内部粒子的多样性,使得PSO算法能够在解空间的较大范围内进行搜索, 以避免算法过早陷人局部最优解;在训练的后期,变异率取较小的值,以选择较少的粒子进行变异操作,目的是减弱种群内部粒子的多样性,使得PSO算法能够在解空间的较小范围内进行搜索,以提高算法的收敛精度.仿真研究表明,论文的算法具有较高的收敛精度,并且解决
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