基于熵的自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aet
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文檔介紹:在研究標準粒子群算法原理的基礎(chǔ)上,提出了一種基于熵的自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化算法。此算法利用熵來評價種群的多樣性,并根據(jù)種群的多樣性自適應(yīng)地調(diào)整變異概率和變異算子,進而利用變異操作豐富種群多樣性,擴大搜索空間,避免陷入局部最優(yōu)。將改進后的算法運用常見的幾個測試函數(shù)進行了尋優(yōu)仿真,仿真結(jié)果表明了基于熵的自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化算法的可行性和有效性。
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