【摘 要】
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粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化技术。但是,该算法也存在容易陷入局部极值,进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点。对于粒子群优化算法的参数的设定,以往大都采
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化技术。但是,该算法也存在容易陷入局部极值,进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点。对于粒子群优化算法的参数的设定,以往大都采用经验数据,没有具体的理论依据。本文针对算法的这些问题提出一种基于模拟退火的新型粒子群优化算法,利用模拟退火来优化粒子群算法的参数,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行而不断改变,以适应需要优化的问题。通过测试函数,证实了该种算法能够克服粒子群自身的一些缺点,与以往的算法相比,提高了收敛速度和精度。最后,本文将改进后的粒子群优化算法应用到求解约束优化问题、求解非线性方程组问题和热工过程辨识中,并取得了很好的应用效果。
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