針對(duì)現(xiàn)有化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法存在的不足,提出一種基于粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization,PSO）和自適應(yīng)化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法（adaptive chemical reaction optimization,ACRO）相結(jié)合的混合算法（a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO）。在ACRO算法的領(lǐng)域算子基礎(chǔ)上,融入PSO算法的全局算子,加入權(quán)重系數(shù)控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反應(yīng)合化合反應(yīng)出現(xiàn)的時(shí)機(jī),利用化合反應(yīng)輸出最優(yōu)解,采用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)ACRO-PSO進(jìn)行性能分析。仿真結(jié)果表明,ACRO-PSO算法能高效地解決待優(yōu)化問(wèn)題。 

【文章來(lái)源】：兵工自動(dòng)化. 2019,38(01)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于粒子群優(yōu)化算法的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)彈姿態(tài)修正策略[J]. 張泓,郭正玉.  兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[2]有限混合泊松分布參數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)EM算法[J]. 馮杭,王勝兵.  兵工自動(dòng)化. 2017(01)



本文編號(hào)：3600745