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筛选和记忆相结合的粒子群算法

杨华芬  杨有  杨丽华  董德春  
【摘要】:针对粒子群算法优化高维复杂问题出现局部最优的缺陷,提出初始粒子筛选和最差粒子记忆相结合的粒子群算法。利用熵度量粒子分量分布的均匀性,只有各分量满足均匀性要求时,该粒子才被筛选为初始粒子,以控制粒子在解空间的分布。在速度更新过程中引入最差粒子,避免粒子重复搜索曾经找到的最差位置,以提高算法的搜索效率。根据粒子寻优的成功率动态调整权重,以有效平衡深度和广度搜索能力。用该算法优化六个经典测试函数,与三种改进的PSO算法相比,该算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力,还可以提高算法的搜索效率和精度。

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