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一种速度差分变异的粒子群优化算法

江善和  王其申  江巨浪  
【摘要】:针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,提出了一种基于速度差分变异的粒子群优化算法.首先,分析了基本粒子群优化算法易收敛局部的原因.其次,基于粒子速度与种群多样性的关系,给出了将差分进化算法直接对种群粒子速度实施差分变异,改变传统情况下的位置变异策略,使得算法更为有效摆脱局部极点束缚,保持快速收敛速度.最后,通过优化4个典型测试函数的仿真结果验证了本文所提算法在优化解的质量、全局搜索能力、收敛速度等方面的优异性能.

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