【摘 要】
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针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部极值,进化后期收敛速度慢以及精度低等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法。在粒子位置更新公式中,消除速度项对收敛速度
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院,
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针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部极值,进化后期收敛速度慢以及精度低等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法。在粒子位置更新公式中,消除速度项对收敛速度的影响,利用莱维飞行改变粒子位置移动方向,防止粒子陷入局部最优值,通过贪婪的更新评价策略,选择最优解,从而得到全局最优。实验结果表明,与基本粒子群算法、布谷鸟搜索算法以及蜂群算法相比,所提出的基于莱维飞行的改进粒子群算法能够有效地提高解的精度并加快收敛速度,寻优效果更优。
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