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基于改进PSO和DE的混合算法
第36 卷 第10 期 计 算 机 工 程 2010 年5 月 Vol.36 No.10 Computer Engineering May 2010 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2010)10—0233—03 文献标识码：A 中图分类号：TP312 基于改进 和 的混合算法 PSO DE 1,2 2 2 1 1 易文周 ，张超英 ，王 强 ，许亚梅 ，周金玲 (1. 广东工程职业技术学院计算机信息系，广州 510520 ；2. 广西师范大学计算机科学与信息工程学院，桂林 541004) 摘 要：研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点，通过改进 PSO 算法并与 DE 算法混合，得到一种双种群的新型混合全 局优化算法。经过对 5 个标准测试函数的大量实验计算表明，该算法能有效克服 PSO 算法和 DE 算法的缺陷，使寻优精度有较大改进，在 高维情况下表现更加突出。 关键词：粒子群优化算法；差分进化算法；混合算法 Hybrid Algorithm Based on Improved PSO and DE 1,2 2 2 1 1 YI Wen-zhou , ZHANG Chao-ying , WANG Qiang , XU Ya-mei , ZHOU Jin-ling (1. Department of Computer and Information, Guangdong Vocational and Technical College, Guangzhou 510520; 2. College of Computer Science and Information Engineering, Guangxi Normal University, Guilin 541004) 【Abstract 】In accordance with the respective advantages and disadvantages of Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm and Differential Evolution(DE) algorithm, a novel hybrid algorithm is achieved through the improvement of Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm and mixture with Differential Evolution(DE) algorithm. Massive experiments of fi
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