【摘 要】
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针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71331002,No.71601061,No.71502047,No.71771077);教育部人文社科项目(No.17YJA630037);中央高校基本科研业务费专项资金(No.JS2017HGXJ0044);国家重点研发计划项目(No.2016YFC0803203)
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针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。
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