针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象, 提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO)。当粒子陷入局部最优值, 每一维速度会降到一定的阈值, 整个粒子进化处于缓慢阶段; 此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动, 会大大提高粒子的逃逸能力, 帮助粒子快速地跳出局部极值点, 不断地向全局最优解靠近。通过几个标准测试函数进行实验, 结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法。
2021-12-17 18:18:26
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