| 基于动态种群和广义学习的粒子群算法及应用 |
| 刘衍民[1,2] 赵庆祯[1] |
| 关键词：动态种群 广义学习 粒子群算法 |
| 主要内容：为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法（DCPSO）。在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少策略以提升种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力;同时引入广义学习策略以增加粒子飞向全局最优位置的概率。在基准函数的测试中,结果显示DCPSO算法比其它PSO算法有更好的性能;在实际应用中,通过对起重机箱型主梁模型进行优化,结果显示DCPSO算法比其它算法获得了质量更高的解。 |
| 《计算机工程与科学》 2011,33(5).-91-96 |
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