【摘 要】
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带有约束条件的非线性优化数学模型,采用传统仿生智能优化算法在迭代优化中易于早熟并陷入局部最优,难以找到其全局最优解。提出了一种基于混合蛙跳和粒子群融合的改进优化新
【机 构】
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电子信息控制重点实验室,国家知识产权局专利审查协作四川中心
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带有约束条件的非线性优化数学模型,采用传统仿生智能优化算法在迭代优化中易于早熟并陷入局部最优,难以找到其全局最优解。提出了一种基于混合蛙跳和粒子群融合的改进优化新算法,并给出了算法改进思路、数学模型及实现流程。该改进算法增强了粒子的多样性,在算法初期具有较高的全局搜索能力,在后期具有很高的局部搜索能力,从而避免陷入局部最优。理论分析及仿真对比均表明,所提改进算法具有比经典算法更好的优化性能。
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