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协同粒子群优化算法
刘怀亮 苏瑞娟 许若宁 高鹰
计算机应用
2009, 29 (11):
3068-3073.
为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题，提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法：对比平均适应度值差的粒子，用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量，在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值，动态寻找全局最优值；对好于或等于适应度平均值的粒子，用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量，在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法相辅相成、动态协调，使两个动态种群相互协作、协同进化。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法。
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