| 一种求解约束优化问题的混合粒子群算法 |
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| 引用本文： | 刘衍民.一种求解约束优化问题的混合粒子群算法[J].清华大学学报(自然科学版),2013(2):242-246. |
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| 作者姓名： | 刘衍民 |
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| 作者单位： | 遵义师范学院数学与计算科学学院;同济大学经济与管理学院 |
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| 基金项目： | 中国博士后基金资助项目(2012M520936);上海市博士后基金资助项目(12R21416000);贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字[2012]2340,LKZS[2012]10);贵州省高校优秀科技创新人才支持计划资助项目(黔教合KY[2012]104) |
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| 摘 要： | 为有效处理带有约束条件的优化问题,提出一种带有高斯白噪声扰动的混合粒子群算法(HDPSO)。在HDPSO算法中,为提升种群跳出局部最优解的能力,引入自适应调整种群多样性的阈值,当种群多样性低于当前阈值时,差分进化算法用来更新种群个体自身最优位置,直到种群多样性大于阈值。如果全局最优粒子连续若干代没有得到提升,对其进行高斯白噪声扰动以产生新的全局最优粒子。根据粒子违背约束条件的程度,提出一种个体优劣的比较准则。最后,为提升种群向全局最优解飞行的概率,采用一种广义学习策略。对g01—g12测试函数的仿真结果表明,HDPSO是求解带有约束条件优化问题的一种有效算法。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 差分进化算法 白噪声 优化 |
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