【摘 要】
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针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法（SPSDPSO）。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策
【机 构】
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上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院
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针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法（SPSDPSO）。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一定代数后重新混合为一个种群继续优化,种群进化与子群进化交替进行直至满足算法终止条件。SPSDPSO的种群与子群混合进化策略增强了群体多样性,并且使得子群体之间能够进行充分的信息交流。收敛性分析表明,SPSDPSO以概率1收敛到全局最优解。函数测试结果表明,新算法的全局收敛性能有了显著提高。
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