针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷, 将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中, 改进原算法的收敛速度和收敛能力, 并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力, 又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力, 很好地将两者的优势结合在一起。基于6个高维Benchmark函数的实验结果显示, 该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。
2021-09-17 11:02:26
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本算法为混合算法，粒子群算法和遗传算法相结合，有很好的性能，程序中以函数优化为例，并且有适应度趋势图，代码有注释！代码有注释！代码有注释！
2021-09-12 14:59:48
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行业制造-电动装置-基于预测和粒子群算法的多目标电压无功滚动优化方法.zip
2021-09-12 14:03:04
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