一種多策略并行學習的異構(gòu)PSO算法
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針對標準粒子群優(yōu)化（PSO）算法在復雜問題上收斂速度慢和早熟收斂的缺點，提出了一種多策略并行學習的異構(gòu)PSO算法（MHPSO）。該算法首先從種群多樣性和跳出局部極值的角度提出了兩種新學習策略（局部擾動學習策略和高斯子空間學習策略），并將這兩種策略與MBB-PSO策略融合組成高效穩(wěn)定的策略池。其次提出了一種簡單有效的策略更換機制，指導粒子迭代尋優(yōu)中何時更換學習策略?；鶞蕼y試函數(shù)的實驗結(jié)果表明，改進的粒子群優(yōu)化算法在求解精度和收斂速度上得到極大的提高。與一些改進PSO算法（如自適應的粒子群優(yōu)化（APSO）算法等）相比，所提算法具有更優(yōu)良的尋優(yōu)性能。
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