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《第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集》2009年
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基于双变异算子的混合粒子群优化算法

党明梅  王振雷  钱锋  
【摘要】:针对标准粒子群算法的缺点,本文提出了双变异算子的混合粒子群优化算法(DDPSO)。该算法通过两次高斯变异控制算法进程,同时动态调节惯性权重。大概率的最差适应度变异对惰性粒子重新初始化,增加搜索空间。小概率的最优适应度变异加强最优解附近范围搜索,增加种群多样性,通过对Benchmark函数的测试结果表明:DDPSO算法确保了全局和局部搜索性能的动态平衡,在收敛性和稳定性上均明显优于标准粒子群算法(LWPSO)和杂交粒子群算法(HPSO)。

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