【摘 要】
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针对粒子群算法容易陷入局部极小点而无法得到全局最优值,且对于复杂的多极值点的函数的优化效果较差的问题。该文提出了一种改进的分层型粒子群优化算法,引入了多维空间旋转
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针对粒子群算法容易陷入局部极小点而无法得到全局最优值,且对于复杂的多极值点的函数的优化效果较差的问题。该文提出了一种改进的分层型粒子群优化算法,引入了多维空间旋转矩阵,在第一层的基础上,通过旋转不同角度矩阵产生多个层。该改进算法对整个粒子群进行旋转分层,增加粒子的多样性,从不同角度和平面寻找全局最优解,提高算法的全局搜索能力和收敛性能。最后对9个基准测试函数的仿真以及其统计数据,通过分析分层粒子群优化算法对每个基准函数的收敛速度和搜寻精度评价该算法的优劣。验证了改进后的算法满足函数优化要求。
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