摘要:针对标准粒子群优化算法(SPSO)易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于滑动平均极值的粒子群优化算法(MWAPSO)。改进了标准粒子群算法中的速度更新方程,使得粒子在进化过程中追随个体极值、全局极值和滑动平均极值。将该算法应用于4个典型的测试函数,实验结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在运行初期具有更强的探索能力,能够有效地避免粒子群体陷入早熟收敛。有更好的收敛性和更快的收敛速度。
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期刊名称:计算机工程与设计
期刊级别:北大期刊
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