資料介紹
針對(duì)粒子群優(yōu)化算法( PSO)容易陷入局部極值點(diǎn)、進(jìn)化后期收斂慢和優(yōu)化精度較差等缺點(diǎn)。把模擬退火技術(shù)( SA)引入到PSO算法中,提出了一種混合優(yōu)化算法?;旌蟽?yōu)化算法在各溫度下依次進(jìn)行PSO和SA搜索,是一種兩層的串行結(jié)構(gòu)。由于PSO提供了并行搜索結(jié)構(gòu),所以,混合優(yōu)化算法使SA轉(zhuǎn)化成并行SA算法。SA的概率突跳性保證了種群的多樣性,從而防止PSO算法陷入局部極小。混合優(yōu)化算法保持了PSO算法簡(jiǎn)單容易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),改善了算法的全局優(yōu)化能力,提高了算法的收斂速度和計(jì)算精度。仿真結(jié)果表明,混合優(yōu)化算法的優(yōu)化性能優(yōu)于基本PSO算法。
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