基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法
李浩君1 张征1 张鹏威1 王万良2
1.浙江工业大学教育科学与技术学院;2.浙江工业大学计算机科学与技术学院 ​

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摘要: 随着迭代过程的推进,二进制粒子群算法容易陷入局部最优解,后期收敛性较差.针对此缺点,文中提出基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法.采用隶属函数进行模糊分类的方法,判定种群进化状态.在迭代过程前期采用S形映射函数和较大的惯性权重值,提高收敛速度,保证算法的稳定性.后期采用V形映射函数和动态增减的惯性权重值,增强算法后期全局探索能力,避免其陷入局部最优.仿真实验表明,文中算法的收敛速度较快,精度较高,搜索能力较好,可以避免早熟现象.
关键词: 二进制粒子群算法进化状态模糊分类隶属函数
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