一种包括独立全局搜索的两阶段粒子群优化算法

所属分类：电子信息产业

所属单位：华中师范大学

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成果简介

本发明公开了一种包括独立全局搜索的两阶段粒子群优化算法；它包括步骤，种群初始化；采用混沌化方法对粒子的位置X和速度V进行初始化；利用适应度函数fitness计算当前所有粒子的适应值，初始化每个粒子的历史最优位置pbesti和所有粒子的全局最优位置gbest；进行第一阶段迭代全局搜索；进行第二阶段迭代局部搜索。本发明的有益效果：第一阶段迭代全局搜索的每次迭代，粒子是在所有粒子中随机选取一个非自身的粒子进行学习，这种随机选取就保证了群体不会跟踪特定的粒子，也就保证了不会出现聚集现象。第二阶段迭代局部搜索能很快收敛并能得到精度很高的解，最优解的精度得到提高，并且显著的改善了“早熟”缺陷。

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