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基于模拟退火机制的自适应粘性粒子群算法
为了进一步提升粒子群算法在离散优化问题中的性能,针对粘性二进制粒子群算法缺乏全局搜索能力、容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,提出了一种新的自适应参数策略和粒子散度指标,并结合模拟退火机制来改善该算法的寻优能力.为了检验算法性能,通过选取不同维数的背包问题算例库以及不同规模的UCI特征选择问题算例库进行仿真实验,并对实验数据进行统计分析,实验以及分析结果表明新算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度上均优于对比算法.
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