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基于改进收缩因子的粒子群优化算法.pptx
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汇报人：目录PARTONEPARTTWO粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法的应用领域粒子群优化算法的优缺点PARTTHREE收缩因子在粒子群优化算法中的作用改进收缩因子的方法及原理改进收缩因子对粒子群优化算法性能的影响PARTFOUR初始化参数和种群更新粒子的位置和速度计算适应度值和更新个体最优解更新全局最优解和收缩因子终止条件判断和算法收敛性分析PARTFIVE实验设置与数据集描述实验结果展示与对比分析改进收缩因子对粒子群优化算法性能的定量评估改进收缩因子对粒子群优化算法收敛性的影响分析PARTSI
2024-10-06
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基于收缩因子的改进粒子群算法.doc
基于收缩因子的改进粒子群算法陈国鸿（河池学院计算机与信息科学系广西河池546300）摘要：针对基本粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization简称PSO)存在的早熟收敛问题提出了一种既保持粒子活性又保证粒子快速收敛于全局极值点的改进粒子群优化（XARPSO）算法。在算法运行过程中如果种群多样性逐步减小直至超出下限时种群不再向整体最优位置靠近而是纷纷远离该最优位置从而执行了“扩散”操作而当种群多样性逐步增大直至超出上限时种群又开始向整体最优位置靠拢即执行了“吸引”操作从而
2023-11-01
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2023-10-10
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基于混沌映射和收缩因子的改进蝙蝠算法.docx
基于混沌映射和收缩因子的改进蝙蝠算法基于混沌映射和收缩因子的改进蝙蝠算法摘要：近年来，蝙蝠算法作为一种新颖的启发式优化算法，已在许多领域展示了出色的应用效果。然而，蝙蝠算法仍存在收敛速度慢和搜索精度较低的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于混沌映射和收缩因子的改进蝙蝠算法。通过引入混沌映射来增强蝙蝠算法的多样性和全局搜索能力，同时使用收缩因子来调整蝙蝠的位置和频率，以加速算法的收敛速度。实验结果表明，所提出的改进蝙蝠算法能够显著提高算法的搜索精度和收敛速度，有效地解决了传统蝙蝠算法存在的问题。关键词
2024-10-20
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