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基于多种群的改进粒子群算法多模态优化
谢红侠, 马晓伟, 陈晓晓, 邢强
计算机应用
2016, 36 (9):
2516-2520.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2516
针对多模态函数寻优过程中开发与探索能力难以平衡的问题，提出一种基于多种群的改进粒子群算法（EMSPSO）。该算法在基于种群的粒子群算法（SPSO）的基础上改进了种群生成策略，通过在个体最优值中选择种子，将粒子群分为若干独立进化的种群，增强了算法收敛的稳定性；为了提高粒子的利用率、算法的全局搜索能力和搜索效率，引入冗余粒子重新初始化策略；同时为了防止算法在寻优的过程中遗漏适应度较优的极值点，对速度更新公式进行改进，使算法的开发与探索能力得到了有效的均衡。最后选用6个典型的测试函数进行对比实验，实验结果表明，EMSPSO具有较高的多模态寻优成功率与较优的全局极值搜索性能。
参考文献 |
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