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文檔簡介
1、粒子群算法是一種新興的智能仿生算法,因其具有快速收斂、便于實現(xiàn)等特點而得到廣泛應(yīng)用。本文在分析現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上,將混沌策略引入到粒子群體初始化過程;利用模擬退火算法的溫度控制策略實現(xiàn)了粒子群算法參數(shù)的漸變控制,即通過退火溫度參數(shù)間接地實現(xiàn)算法學習因子、慣性權(quán)重等參數(shù)的漸變控制;此外,采用Metropolis準則作為新粒子接受準則,改善了現(xiàn)有算法的搜索效率和收斂性。將本文改進算法應(yīng)用于多目標單元機組協(xié)調(diào)控制問題,并與現(xiàn)有代表性算法的優(yōu)化結(jié)果
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