【摘 要】
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在种群交叉粒子群算法优化中,为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于逻辑自映射函数的混沌搜索与种群交叉的粒子群优化算法。算法中每
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在种群交叉粒子群算法优化中,为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于逻辑自映射函数的混沌搜索与种群交叉的粒子群优化算法。算法中每进化一次粒子搜索四次：一次全局搜索,一次局部搜索,一次向局部搜索学习的搜索,一次交叉重组搜索,搜索完成后分别进行三角函数学习,以增加种群的多样性。四个经典基准测试函数仿真结果表明,改进的粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度上均有提高,与现有的改进粒子群优化算法相比,改进优化算法具有明显的优势。
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