【摘 要】
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为了达到全局寻优能力与寻优速度的平衡,提出一种邻居动态调整的粒子群优化算法.该算法依据粒子的多样性变化和进化状态,实现邻居结构的动态改变.算法引入种群熵评估粒子的多
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为了达到全局寻优能力与寻优速度的平衡,提出一种邻居动态调整的粒子群优化算法.该算法依据粒子的多样性变化和进化状态,实现邻居结构的动态改变.算法引入种群熵评估粒子的多样性,定义粒子邻居扩充因子和局部影响因子来描述粒子的进化状态,并提出邻居扩充与约束策略来控制好粒子的影响力.实验结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的寻优速度.
In order to achieve the balance between global optimization ability and search speed, a new particle swarm optimization algorithm with neighbor dynamic adjustment is proposed, which can dynamically change the neighborhood structure according to the diversity and evolutionary state of the particle. , The definition of particle neighborhood expansion factor and local influence factor are used to describe the evolutionary state of the particle, and the neighbor expansion and restriction strategy are proposed to control the influence of the particle.Experimental results show that the algorithm has strong global optimization ability and Better search speed.
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