【摘 要】
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针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法（BLSPSO）。借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策
【机 构】
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广东电网公司信息中心,广东电网公司信息化评测实验室,浙江大学人工智能所
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针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法（BLSPSO）。借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略。在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力。在BLSPSO后期粒子更倾向于学习全局最优粒子,提高收敛速度,保证算法的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法具有寻优能力强、搜索精度高等优点,可有效避免标准PSO算法的早熟收敛。该算法在求解多极值问题上与其他PSO算法相比有较好
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