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针对基本粒子群算法具有搜索初期收敛速度慢,后期易陷入局部极值点的缺陷,引入信息熵衡量粒子群体的适应度值,结合模拟退火算法,提出一种基于信息熵混合协进化粒子群算法,增强了算法的自适应能力。通过4个标准函数对提出的算法进行了测试,仿真结果表明,算法是有效和可行的,且比基本粒子群算法的计算精度高。
信息熵协进化粒子群算法
【摘 要】
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针对基本粒子群算法具有搜索初期收敛速度慢,后期易陷入局部极值点的缺陷,引入信息熵衡量粒子群体的适应度值,结合模拟退火算法,提出一种基于信息熵混合协进化粒子群算法,增
【机 构】
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广西民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年3期
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