【摘 要】
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为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点，提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础，首先采用非线性递减策略对惯性
【基金项目】
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“十一五”国家科技支撑计划课题(2009BAH53B03);广西大学硕士研究生科研创新项目(T32602)
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为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点，提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础，首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整，平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力。当出现早熟收敛时，再引入变异算子，对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力。用三种经典测试函数进行测试，试验结果表明，改进算法与粒子群算法相比，能够摆脱局部最优，得到全局最优解，同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。
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