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粒子群算法的最小值边界变异策略
提出一种新的粒子群算法(PSO)边界变异策略--最小值边界变异.当粒子某一维或若干维上的位置和速度到达边界时,现有的边界变异方法都是通过不同的方式限制了粒子在该维上的位置或速度的幅值,使粒子返回搜索空间,但是这样同时也改变了粒子原先的飞行方向,降低了粒子在边界附近的寻优能力.而最小值边界变异既能有效地限制了粒子位置或速度的幅值,同时可以保持粒子的飞行方向.经4个通用测试函数验证,表明最小值边界变异优于其他方法.
作 者： 蒋绍先 孔韬 魏瑞轩 JIANG Shao-xian KONG Tao WEI Rui-xuan 作者单位： 空军工程大学工程学院,西安,710038 刊 名： 电光与控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2007 14(6) 分类号： V274.1 关键词： 粒子群算法 优化 边界变异【粒子群算法的最小值边界变异策略】相关文章：
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