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针对传统粒子群优化算法易早熟,收敛精度低,特别是在解决大维数问题时,效果很不理想等缺点。针对这类问题,首先提出一个判别机制,判定算法什么时候达到早熟,若达到早熟则提出一种基于边界与随机变异的方法使部分粒子进行变异,从而使粒子重新分散后,再进行搜索。通过对四个经典测试函数的数值仿真实验证明,该方法能极大地提高算法的寻优能力,特别是在高维函数寻优时获得了较好的优化效果。