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摘要
群优化是一种随机的群体搜索策略。针对粒子群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出了根据粒子的能量自适应调整参数的改进算法。该算法基于动力学和热力学的理论,计算每个粒子的能量值,并将优化过程中的群体视为热力学的某一状态,通过退火温度和粒子的能量动态调整算法中的惯性参数,达到对"惰性"粒子的原速度方向给予较大的牵引力的目的。优化过程中,随着系统温度的降低,惯性参数逐渐减小,有利于问题的收敛。算法中采用了带极值扰动策略,加速粒子跳出局部最优的能力。数值实验结果表明,该算法具有收敛精度高和收敛速度快的特点,可快速有效的求解约束和非约束优化问题。
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