粒子群算法是一种基于群体智能的随机寻优算法,特别是针对复杂的工程问题,通过迭代寻优计算,能迅速找到近似解,因此粒子群算法在工程计算机中被广泛应用,但是粒子群优化算法容易陷入局部最优,收敛精度低且不易收敛。因此,针对粒子群优化算法的不足,通过同步改变学习因子以及将模拟退火算法与粒子群算法相结合的方法对函数进行极值寻优。结果表明,同步改变学习因子以及将模拟退火算法与粒子群算法结合后的算法提高了全局寻优能力,其中模拟退火与粒子群结合算法具有最好的收敛性和鲁棒性,求解结果更为精确。
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