RVPSO和SAVPSO在無約束優(yōu)化中應用
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限制速度粒子群優(yōu)化（ RVPSO）和自適應速度粒子群優(yōu)化（SAVPSO）是近年來提出的專門求解約束優(yōu)化問題（COP）的粒子群優(yōu)化算法，但目前尚無兩算法在無約束優(yōu)化應用方面的研究。為此，研究上述算法在無約束優(yōu)化中的有效性和性能特點，并針對算法保守性較強的特點，分別引入混沌因子和隨機優(yōu)化策略對算法進行改進，從而提高算法的全局搜索能力；另外，還研究了不同參數設置對算法性能的影響。在5個典型測試函數上的仿真實驗結果表明：RVPSO改進算法的魯棒性及全局搜索能力優(yōu)于原算法，但在求解高維多峰函數時仍易于陷入局部最優(yōu)；SAVPSO改進算法的全局搜索能力比RVPSO改進算法強，且在求解高維多峰函數時具有更快的收斂速度并能取得精度更高的解，表現(xiàn)出較好的全局優(yōu)化能力，是一種切實有效的求解無約束優(yōu)化問題的算法。
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