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针对粒子群优化算法的“早熟”问题,提出了强社会认知能力粒子群优化算法,该算法通过学习概率和选择概率确定粒子跟踪的局部极值。算法中学习概率的自适应调整有效权衡了粒子的个体认知能力和社会认知能力。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。
强社会认知能力的粒子群优化算法
【摘 要】
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针对粒子群优化算法的“早熟”问题,提出了强社会认知能力粒子群优化算法,该算法通过学习概率和选择概率确定粒子跟踪的局部极值。算法中学习概率的自适应调整有效权衡了粒子
【机 构】
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重庆文理学院数学与统计学院,武汉大学数学与统计学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年28期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70771708）.
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