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周期性扰动的微粒群算法

于来行  乔蕊  
【摘要】:微粒群算法中微粒有保持自身状态的特性,如何改变其状态对微粒位置和速度的调整有较大的影响,本文给出一种周期性随机扰动的自适应改变微粒速度的方法。当微粒要进行下一次运动时,总体采用非线性下降的惯性权重选择方法,并且在其中加入周期性随机扰动策略,使算法既能得到较快的收敛速度,又不至于陷入局部极值。将此方法应用于对几个标准函数的测试中,与标准微粒群算法及只采用线性下降的微粒群算法进行比较,新方法能得到更好的结果。

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