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求解约束优化问题的改进粒子群算法.pdf
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粒子群算法(PSO)求解约束优化问题存在较严重的早熟收敛现象,为了有效抑制早熟收敛,提出了基于改进的约束自适应方法的动态邻域粒子群算法(IPSO)。算法采用动态邻域策略提高算法的全局搜索能力,设计了一种改进的自适应约束处理方法,根据迭代代数线性增加搜索偏向系数,在早期偏向于搜索可行解,在后期偏向于搜索最优解,并引入序列二次规划增强算法的局部搜索能力。通过基准测试函数实验对比分析,表明该算法对于约束
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求解约束优化问题的改进粒子群优化算法!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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采用粒子群算法处理约束优化问题时,由于约束条件使得解空间成为非凸集合,粒子容易陷入局部最优。混沌变量具有随机遍历的特性,利用这一特性构造了一种随进化代数而退化的变异因子,给出了基于群体适应度方差进行退化混沌变异的粒子群算法,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对2个函数的测试,验证了该方法的可行性。
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中财不知名高手
2022-02-27
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