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禁忌粒子群算法.pdf
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禁忌粒子群算法.pdf
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惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。
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禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用
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<div> 约束问题可以转化为优化问题, 针对粒子群优化算法在算法的后期易陷入局部最优的缺点, 提出TPSO</div> <div>( 禁忌粒子群优化算法) , 在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布, 后期引入禁忌搜</div> <div>索算法, 记录已经达到的局部最优解, 在下一次搜索中, 不再或者有选择地搜索这些点, 从而跳出局部最优点, 并且</div> <div>
基于动态扰动项的禁忌粒子群优化算法 (2012年)
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针对粒子群优化算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优解的缺点,在算法中加入动态扰动项,改变了速度的更新公式,使粒子可以跳出局部极值.后期引入禁忌搜索算法,充分利用禁忌搜索的记忆能力和爬上能力,能够快速搜索到全局最优解.通过对测试函数的仿真实验表明,采用动态扰动项的禁忌粒子群优化算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.
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