【摘 要】
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关于优化粒子群算法问题,针对标准粒子群算法前期收敛速度过快,后期容易陷入局部最优解的问题,提出一种种群多样性模糊控制的粒子群算法。为了控制种群多样性的变化,提高算法
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关于优化粒子群算法问题,针对标准粒子群算法前期收敛速度过快,后期容易陷入局部最优解的问题,提出一种种群多样性模糊控制的粒子群算法。为了控制种群多样性的变化,提高算法跳出局部最优解的性能,在算法中加入模糊控制器和位置跳变策略,通过控制参数的变化来控制粒子的速度、位置和种群多样性的变化,使算法从全局探测平稳过渡到局部开采。仿真结果表明,改进算法能有效避免陷入局部最优解,且对高维函数优化时效果更为明显,是一种高效的优化算法。
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