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基于侦察学习策略的粒子群算法优化
文献摘要：
针对粒子群算法收敛能力不足和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于侦察学习策略的新型粒子群算法.算法首先利用拓扑结构构建粒子种群,其次采用联合因子均衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力,并通过侦察学习策略改进算法的速度和位置公式进而产生候选解;Wilcoxon秩和检验结果和CEC2017基准函数检测结果表明,新型粒子群算法的收敛能力,最优解精度以及算法稳定性更好,说明算法性能得以提升.
文献关键词：
粒子群算法;拓扑结构;侦察学习策略
中图分类号：
作者姓名：
张倩;刘衍民;杨妹兰;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]张倩;刘衍民;杨妹兰;舒小丽-.基于侦察学习策略的粒子群算法优化)[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,2022(05):34-41
A类：
侦察学习策略
B类：
粒子群算法,算法优化,收敛能力,和易,局部最优,拓扑结构,粒子种群,联合因子,均衡算法,局部搜索,搜索能力,全局搜索,改进算法,Wilcoxon,秩和检验,CEC2017,基准函数,最优解,算法性能
AB值：
0.308233
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