【摘 要】
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基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本
【机 构】
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华东理工大学化学工程联合国家重点实验室
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基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本θ-PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界。为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值。
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