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針對粒子群優(yōu)化（PSO）算法容易陷入局部最優(yōu)、收斂精度不高、收斂速度較慢的問題，提出一種基于分層自主學(xué)習(xí)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化（HCPSO）算法。首先，根據(jù)粒子適應(yīng)度值和迭代次數(shù)將種群動(dòng)態(tài)地劃分為三個(gè)不同階層；然后，根據(jù)不同階層粒子特性，分別采用局部學(xué)習(xí)模型、標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)模型以及全局學(xué)習(xí)模型，增加粒子多樣性，反映出個(gè)體差異的認(rèn)知對算法性能的影響，提高算法的收斂速度和收斂精度；最后，將HCPSO算法與PSO算法、自適應(yīng)多子群粒子群優(yōu)化（PSO-SMS）算法以及動(dòng)態(tài)多子群粒子群優(yōu)化（DMS-PSO）算法分別在6個(gè)典型的測試函數(shù)上進(jìn)行對比仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，HCPSO算法的收斂速度和收斂精度相對給出的對比算法均有明顯提升，并且算法執(zhí)行時(shí)間和基本PSO算法執(zhí)行時(shí)間差距在0. 001量級(jí)內(nèi)，在不增加算法復(fù)雜度的情況下算法性能更高。
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