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针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。
基于个体状态的粒子群优化算法
【摘 要】
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针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群
【机 构】
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兰州商学院陇桥学院信息管理系,兰州商学院信息工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10961001）
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