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摘要
针对粒子群在搜索最优值时间过长、易陷入局部最优、无法挑选出最优值的问题,本文在粒子群算法的基础上,结合遗传算法中的变异因子,提出一种基于遗传优化粒子群的算法。首先,该算法采用对数函数递减惯性策略加速粒子跳出局部最优,其次,遗传变异因子增加个体极值的多样性来寻出最佳值;最后,基于一定的迭代次数,根据标准函数Rastrigin进行寻优效果测试验证,仿真结果表明,改进后的算法能够避免进入局部最优情况,并且在最佳适应度、标准差和寻优时长等性能指标优越于其他算法。
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单位长春汽车工业高等专科学校
