【摘 要】
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针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到PSO算法中,提出了一种混合优化算法。混合优化算法在各温度下
【机 构】
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兰州理工大学电气与信息工程学院,甘肃农业大学信息科学技术学院
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针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到PSO算法中,提出了一种混合优化算法。混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构。由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法。SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小。混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法。
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