【摘 要】
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为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制,将整个种群划分为多个子群,每个子群中的粒子按照不同的进化策略产生新的粒子。子群周期性地更新共享信息,以加快算法的收敛速度。通过六个基准函数实验,仿真结果表明,新算法在计算精度和收敛速度方面均优于其他七种PSO算法。
【基金项目】
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湖南省教育厅资助科研项目（12C1065）
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为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制,将整个种群划分为多个子群,每个子群中的粒子按照不同的进化策略产生新的粒子。子群周期性地更新共享信息,以加快算法的收敛速度。通过六个基准函数实验,仿真结果表明,新算法在计算精度和收敛速度方面均优于其他七种PSO算法。
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