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基于变异行为的自适应粒子群优化算法

徐东  李晔  唐旭东  庞永杰  廖煜雷  
【摘要】:当粒子与最优粒子接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极小的主要原因。为此,本文提出了一种能够保证以概率1收敛于全局最优解的改进粒子群优化(IPSO)算法。该算法在运行过程中根据粒子的浓度和趋同性函数来确定当前粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优的能力。同时引入的自适应加速度系数,更好地协调全局和局部搜索能力,有利于快速找到全局最优点。将改进粒子群优化算法应用于几种典型测试函数的优化,试验结果表明,改进粒子群优化算法能有效找出全局最优点。

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