【摘 要】
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为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的
【机 构】
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中国民用航空飞行学院航空工程学院,中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2019YJ0720),中国民航飞行学院面上项目(2019-53),中国民用航空局发展基金教育人才类项目(14002600100018J034),中国民航飞行学院青年基金项目(Q2018-139)
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为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct position updating-based trying-mutation PSO,DTPSO)算法。设计了直接位置更新策略和试变异策略,有效维持了种群的多样性,维持了探索和开发的平衡,提升了获得全局最优解的概率。通过9种复杂测试函数的验证和
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