传统粒子群优化算法(PSO)求解较为复杂的高维度优化问题时,易出现早熟收敛现象,引发收敛效果变差,导致解的精度较低等问题.为求解现代社会出现的更多复杂优化问题,提高粒子群算法求解精度,引入分组变异的思想,在粒子迭代进化过程中以递减的方式控制变异概率.种群进化过程中是利用贪心搜索的方式,在后期会出现种群聚拢,因此引入反向学习策略,使得种群在聚拢环境下可以扩展搜索空间,离开局部最优位置.经过实验仿真证明,提出的新型粒子群算法(NEWPSO)在优化高维函数上具有更好的性能.
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