【摘 要】
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本文针对连续函数的优化问题,在基本PSO的基础上,构造了两种算法:一种改进方法通过引入粒距、模式解的概念构造了模式解粒子群算法,即MPSO;另一种改进方法是在每步迭代中构造
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本文针对连续函数的优化问题,在基本PSO的基础上,构造了两种算法:一种改进方法通过引入粒距、模式解的概念构造了模式解粒子群算法,即MPSO;另一种改进方法是在每步迭代中构造子规划,在保证PSO算法收敛的惯性权重的定义域内,用黄金分割法搜索得到理想的惯性权重和全局极值,简称GPSO。GPSO可在每次迭代中自适应地得到惯性权重,有效帮助算法克服了早熟的缺点。通过编程实现得出:MPSO适合求解低维多峰函数和病态函数的优化问题,GPSO则适合求解多维函数优化问题。同时,针对整数资源分配这类组合优化问题,提出了相应的离散粒子群算法。最后通过算例表明,该算法在资源数,效益矩阵,需分配资源的部门数发生改变时,能够灵活高效地求出问题的最优解。
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