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文檔簡介
1、作為一種重要的群體智能算法，PSO算法具有易于實現(xiàn)，需要調(diào)整的參數(shù)比較少，收斂速度快以及通用性強等特點。因此，它一直受到很多學(xué)者的關(guān)注。
本文在研究PSO算法基本原理和研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對標準PSO算法研究中存在的一些問題以及低維動態(tài)非線性供水優(yōu)化調(diào)度問題，提出了兩種改進的粒子群算法，并用改進之后的粒子群算法ADNPSO解決了供水管網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題中的供水水量分配問題。本文主要的研究工作包括以下幾個方面：
（
2、1）為了進一步提高PSO算法求解低維優(yōu)化函數(shù)的收斂精度和收斂速度，本文給出了一種基于自適應(yīng)小生境的多種群雜交粒子群算法（簡稱ADNPSO算法）。該算法根據(jù)自適應(yīng)小生境技術(shù)來確定當代種群的最好位置，通過種群劃分技術(shù)來提高種群的多樣性，并利用雜交技術(shù)來改進種群中每個粒子的特性，從而提高了PSO算法中粒子的全局搜索能力。實驗結(jié)果表明，對低維優(yōu)化函數(shù)，ADNPSO算法無論在收斂精度還是收斂速度方面都要比LinWPSO算法好。
（2
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