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通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力.该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数.通过理论分析阐明了该算法以概率1收敛于全局最优解.实例仿真验证了其有效性.
基于Metropolis准则的微粒群算法
【摘 要】
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通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力.该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州,730050;太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所,太原,030024
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2008年14期
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