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摘要
目的解决粒子群算法易陷入局部最优解、出现早熟收敛从而导致求解精度不高的缺陷。方法将高斯变异(Gaussian Mutation)、Levy飞行策略与基本粒子群优化算法(PSO)进行混合,提出一种称为GLPSO混合粒子群算法。在该算法中粒子通过Levy飞行更新自己的位置,若粒子在若干次迭代后无法产生更优值,则在保存当前最优值的前提下进行高斯变异来保持种群多样性。结果与结论通过对基准测试函数优化的实验结果对比,GLPSO在5个基准测试函数中的优化精度和全局搜索能力优于其他对比算法,GLPSO有更加出色的全局搜索能力和更高的求解精度。
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