【摘 要】
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针对函数优化问题,提出一种自适应动态粒子群优化算法。区别于传统的粒子群算法,对算法定义一种基于中心粒子的种群密度测度方法,根据种群密度的变化,动态改变粒子群的更新模
【机 构】
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沈阳航空航天大学经济与管理学院,东北大学计算机科学与工程学院
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针对函数优化问题,提出一种自适应动态粒子群优化算法。区别于传统的粒子群算法,对算法定义一种基于中心粒子的种群密度测度方法,根据种群密度的变化,动态改变粒子群的更新模式;并设计局部PSO搜索机制保持粒子群的多样性;同时通过精英加速寻优策略,提高算法的局部求精能力,使算法在局部求精和空间探索间取得了较好的平衡。利用单峰和多峰的标准测试函数,对算法性能进行仿真,结果表明所提出的算法具有良好的性能。
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