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微粒群算法因其实现简单及优化效果较好而得到广泛应用,但也存在易早熟和局部收敛的缺点;结合Lévy飞行的特性,提出了一种新的带Lévy变异的微粒群算法,并对其收敛性进行分析,指出该算法依概率收敛于全局最优解.通过对8个标准测试函数的仿真实验,结果表明改进算法中的LéVy变异能够利用粒子的当前知识并增加群体的多样性,从而能够更有效地平衡局部搜索和全局搜索,使其具有更好的性能,最后对改进算法的各参数设置进行了探讨分析.
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计算机系统应用
ISSN： 1003-3254
CN： 11-2854/TP
Year： 2016
Issue： 10
Volume： 25
Page： 225-232
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