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基于自适应动态邻居和广义学习的改进粒子群算法
刘衍民 赵庆祯 牛奔
计算机应用
2010, 30 (10):
2578-2581.
为了克服粒子群算法在求解多峰函数时极易陷入局部最优解的缺陷, 提出一种基于自适应动态邻居广义学习的改进粒子群算法(ADPSO)。在ADPSO算法中, 根据每个粒子邻居中最好运行粒子的状态动态地调整邻居拓扑结构；每个粒子的学习样本包括全局最优粒子、自身最优粒子和粒子邻居中最优运行粒子；并且在新产生的粒子位置上, 加上一个随机位置以增加粒子向全局最优解移动的概率。在基准函数的测试中, 结果显示ADPSO算法比其他PSO算法有更好的运行效果，是求解多峰问题的一种有效算法。
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