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PSO和GA的对比及其混合算法的研究进展

作者:封磊; 蔡创; 齐春; 乔锃微粒群优化算法遗传算法进化算法混合群智能

摘要:系统地介绍了微粒群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的基本原理、发展和应用的状况,比较了两者的原理特点,列举了各种微粒群优化算法和遗传算法的改进算法。介绍和总结目前出现的两种算法思想结合的局部混合与全局混合两种方式,并用图表给出了说明。分析了两种混合方式的局限性,提出对具体问题找出计算速度和计算精度的平衡点来改进算法。最后做了总结和展望,指出微粒群算法的应用需进一步拓展,和其他算法结合是提高其性能的主要方向。

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控制工程

《控制工程》(CN:21-1476/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《控制工程》相关的高技术研发成果,促进控制工程学科的发展,建立高等院校、科研院所与工业界在自动化领域交流与合作的桥梁。

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