【摘 要】
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为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优,早熟收敛,以及对高维复杂函数寻优精度差等弊端,提出一种基于交叉熵的粒子群优化算法(CEPSO)。在粒子群优化算法全局最优值的更新过程
【基金项目】
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陕西省科技厅重点项目(2018kW-021),西安工程大学研究生创新基金(CHX2020032)
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为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优,早熟收敛,以及对高维复杂函数寻优精度差等弊端,提出一种基于交叉熵的粒子群优化算法(CEPSO)。在粒子群优化算法全局最优值的更新过程中加入交叉熵算法,使得粒子能更高效地收敛到全局最优位置,提升了算法对高维复杂函数的求解能力;为保持种群多样性,避免早熟收敛,定义了替换概率并增加高斯扰动以实现粒子重构;通过仿真实验,对CEPSO算法、传统粒子群优化算法及其他3种改进的粒子群优化算法进行比较,结果显示CEPSO算法具有更好的全局搜索能力及收敛性能。
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