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加强学习与联想记忆的粒子群优化算法
段其昌 张广峰 黄大伟 周华鑫
计算机应用
2012, 32 (12):
3322-3325.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03322
为了克服粒子群优化算法多维搜索时方向性差、目的性弱以及易早熟收敛等缺点，提出了一种改进的粒子群优化算法。改进的算法分别对认知部分及社会部分的最优信息、最差信息赋予不同的学习因子，使算法具有更强的学习能力。每个粒子联想记忆其历史最优、最差信息，然后按照追逐最优躲避最差的原则寻找最优位置。联想记忆克服了多维搜索中方向性差、目的性弱的缺点；追优避差保持了种群的多样性，有利于提高算法的收敛速度、克服早熟收敛。通过基准函数的仿真测实验证了算法的有效性。
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