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基于惯性权重对微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)优化性能的显著影响,提出了一种改变惯性权重的方法以改进PSO算法的优化性能。算法中惯性权重的动态改变是通过对其
为了解决标准粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的方法。算法针对PSO算法在搜索过程中常处于一个相对稳定的阶
为了提高非劣解向Pareto最优面收敛的速度以及解的多样性,设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ算法。在此算法中,采用中心均值重组算子策略增强算法全局快速搜索能力,以获得最佳的Pareto近似解
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