【摘要】：針對(duì)粒子群算法在多峰尋優(yōu)中易陷入局部最優(yōu)、精度低、難以搜尋到較多的極值點(diǎn)等問(wèn)題,提出一種基于模式搜索法的云模型粒子群算法.首先通過(guò)云模型粒子群算法在可行域內(nèi)進(jìn)行全局搜索,然后使用模式搜索法對(duì)搜索到的較優(yōu)解進(jìn)行局部尋優(yōu)以提高解的精度.仿真測(cè)試表明,在保證收斂速度的同時(shí),所提算法的收斂精度和搜索到的極值點(diǎn)數(shù)目均得到顯著提高.
[Abstract]:A cloud model particle swarm optimization algorithm based on pattern search is proposed to solve the problem that particle swarm optimization (PSO) is easy to fall into local optimum, low precision and difficult to find more extreme points in multi-peak optimization. First, the cloud model particle swarm optimization algorithm is used to search globally in the feasible region, and then the pattern search method is used to search the local optimal solution to improve the accuracy of the solution. The simulation results show that the convergence accuracy and the number of extremum points of the proposed algorithm are improved significantly while the convergence rate is guaranteed.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61673162,61672216)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2184971