基于粒子濾波重采樣與變異操作結(jié)合的RSPSO算法
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針對標準粒子群優(yōu)化（PSO）算法在求解過程中存在求解精度低、搜索后期收斂速度慢等問題，提出一種基于粒子濾波重采樣步驟與變異操作相結(jié)合的改進PSO算法-RSPSO。該算法充分利用重采樣中具有較大權(quán)值的粒子被保留和復制、較小權(quán)值的粒子被舍棄的特點，并利用已有的變異操作方法克服粒子匱乏的缺點，大大增強了PSO算法中后期搜索階段的局部搜索能力。在不同基準函數(shù)下對RSPSO算法和標準PSO算法以及文獻中其他改進算法進行對比。實驗結(jié)果表明，RSPSO算法的收斂速度較快，同時其搜索精度和解的穩(wěn)定性均有所提高，且能夠全局地解決多峰問題。
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