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基于一类混合PSO算法的函数优化与模型降阶研究
被引：5
作者：
刘丽姮
王凌
刘波
金以慧
机构：
[1] 清华大学自动化系
来源：
关键词：
微粒群优化;
模拟退火;
混合算法;
函数优化;
模型降阶;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
为了克服传统微粒群优化(PSO)算法容易早熟收敛和陷入局部极小的缺点,通过对PSO算法特点和行为的分析,提出一类有机结合模拟退火(SA)算法和PSO算法的混合算法。混合算法不仅利用PSO的机制进行群体全局搜索,而且利用模拟退火的思想恰当地选择微粒的最好历史位置,保障了群体多样性,并有效平衡了算法的探索和趋化能力,进而改善了算法的优化性能。基于典型复杂函数优化问题和模型降阶问题的仿真结果表明,所提混合算法具有很好的优化质量、搜索效率和鲁棒性。
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