【摘 要】
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受天体学和植物学启发,提出一种多策略融合的粒子群优化算法(MSPSO),以改善粒子群优化算法(PSO)易陷入局部最优的不足。三黑洞系统捕获策略和多维随机干扰策略的引入,使算法
【基金项目】
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国家自然科学基金(51607105)
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受天体学和植物学启发,提出一种多策略融合的粒子群优化算法(MSPSO),以改善粒子群优化算法(PSO)易陷入局部最优的不足。三黑洞系统捕获策略和多维随机干扰策略的引入,使算法增强全局开拓能力的同时兼顾局部搜索能力,并通过协调因子完成从全局寻优向局部搜索的转变,进而提高收敛速度。同时,早熟扰动策略的采用,使算法陷入局部最优的概率降低。采用9个测试函数,将该算法与其他5种算法进行性能对比。仿真结果表明,MSPSO算法具有在相同迭代下更好的寻优能力、在给定精度下更快的收敛速度等优势。
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