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基于平均位置学习的改进粒子群算法研究
文献摘要：
针对粒子群算法在求解复杂的多维多峰问题时,存在着局部搜索精度不高和易陷入局部最优等不足,提出了一种基于平均位置学习的改进粒子群算法.该算法在学习策略上采用比粒子自身适应值更好的邻近粒子为学习对象,将该算法分两个阶段用不同更新速度公式,阶段一在更新速度公式中引入整个种群所有粒子位置的平均位置;阶段二在速度更新公式中引入新平均位置,采用贪心策略选择,通过粒子每次更新后选择的个体比种群历史最优适应值更优,且储存对应个体历史最优位置,在阶段一结束后开始求它们的平均位置.将平均位置作为学习对象,可增强粒子间的信息交流,同时可平衡算法的局部开发性能与全局搜索能力.在CEC2017测试函数实验中,实验结果显示所提改进算法与另外4个算法相比有一定的优势.
文献关键词：
粒子群算法;平均位置;信息交流
中图分类号：
作者姓名：
杨妹兰;刘衍民;张倩;舒小丽
作者机构：
贵州大学 数学与统计学院,贵阳550025;遵义师范学院 数学学院,贵州 遵义563006;贵州民族大学 数据科学与信息工程学院,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]杨妹兰;刘衍民;张倩;舒小丽-.基于平均位置学习的改进粒子群算法研究)[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,2022(03):9-19
A类：
B类：
平均位置,改进粒子群算法,算法研究,维多,多峰,局部搜索,和易,局部最优,优等,学习策略,速度公式,速度更新,新平,贪心策略,策略选择,后选择,个体历史,最优位置,信息交流,局部开发,开发性,全局搜索,搜索能力,CEC2017,测试函数,改进算法
AB值：
0.38969
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