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粒子群優(yōu)化算法的核心思想是每個(gè)粒子根據(jù)自己和周圍粒子的“信息共享”尋優(yōu)，達(dá)到全空間搜索最優(yōu)解的目的。收斂速度快，全局尋優(yōu)能力強(qiáng)。針對(duì)基本粒子群算法尋優(yōu)精度較低，結(jié)果易發(fā)散的缺點(diǎn)，提出了一種參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整和邊界條件約束的粒子群算法，慣性權(quán)重，學(xué)習(xí)因子隨著迭代過程線性遞加或遞減，從而在算法初期個(gè)體能搜索整個(gè)空間，后期能夠朝著全局最優(yōu)值收斂而找到全局最優(yōu)值。同時(shí)設(shè)置粒子邊界條件約束，保證算法尋優(yōu)解的準(zhǔn)確性。理論分析和數(shù)值仿真結(jié)果表明了所設(shè)計(jì)方法的高效性，在保證算法效率的前提下，有效地提高了算法的尋優(yōu)精度。
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