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1、粒子群優(yōu)化算法是一種簡單有效的隨機(jī)全局優(yōu)化技術(shù)。但是,該算法也存在容易陷入局部極值,進(jìn)化后期的收斂速度慢和精度低等缺點。對于粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)的設(shè)定,以往大都采用經(jīng)驗數(shù)據(jù),沒有具體的理論依據(jù)。本文針對算法的這些問題提出一種基于模擬退火的新型粒子群優(yōu)化算法,利用模擬退火來優(yōu)化粒子群算法的參數(shù),使得粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)隨著優(yōu)化算法的進(jìn)行而不斷改變,以適應(yīng)需要優(yōu)化的問題。通過測試函數(shù),證實了該種算法能夠克服粒子群自身的一些缺點,與以往的算法
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