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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点，提出了一种遗传粒子群混合算法。通过对算法中惰性粒子和局部最优粒子分别进行交叉变异，以及消除粒子速度对寻优的干扰，从而避免了粒子种群单一化和局部最优的问题。将该算法应用于虚拟企业伙伴选择实验，结果表明在进化代数和最优值方面是令人满意的。
虚拟企业伙伴选择的遗传粒子群混合算法
【摘 要】
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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点，提出了一种遗传粒子群混合算法。通过对算法中惰性粒子和局部最优粒子分别进行交叉变异，以及消除粒子速度对寻优的干扰，从而避免了
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2014年1期
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