【摘 要】
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针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自
【机 构】
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湖南工程学院电气信息学院,湖南大学电气与信息工程学院,湖南科技大学信息与电气工程学院
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针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重;自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark函数优化问题测试,仿真结果表明所提算
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