一種結合梯度下降法的二層搜索粒子群算法
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標簽：粒子群算法(12952)
針對標準粒子群優化（PSO）算法在求解復雜優化問題中出現的早熟收斂問題，提出一種結合梯度下降法的二次搜索粒子群算法。首先，當全局極值超過預設的最大不變迭代次數時，判斷全局極值點處于極值陷阱中；然后，采用梯度下降法進行二次搜索，并以最優極值點為中心、某一具體半徑設定禁忌區域，防止粒子重復搜索該區域；最后，依據種群多樣性準則生成新粒子，替代被淘汰的粒子。將二次搜索粒子群算法及其他四種典型的改進粒子群算法分別應用于四種典型測試函數的優化，仿真結果表明，二次搜索粒子群算法收斂精度最高提升了10個數量級，并且收斂速度較快更容易尋找全局最優解。
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