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为了深入分析探讨改进的粒子群优化算法的性能，针对典型的函数优化问题，设计了3种方案：（1）采用线性递减惯性权重的PSO；（2）基于遗传算子的PSO；（3）在方案（2）基础上，加入收缩因子χ。在MATLAB7．0中对常用的测试函数进行优化仿真，发现当融合遗传算子和收缩因子时，算法性能最优。
基于遗传算子的粒子群优化算法的比较分析
【摘 要】
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为了深入分析探讨改进的粒子群优化算法的性能，针对典型的函数优化问题，设计了3种方案：（1）采用线性递减惯性权重的PSO；（2）基于遗传算子的PSO；（3）在方案（2）基础上，加入收缩因子χ。在MATLAB7
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,西北工业大学自动化学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年14期
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