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基于幾何變換的MAGA混合智能算法

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  針對(duì)粒子群優(yōu)化PSO早熟收斂而且只能尋找一個(gè)極值的問題,提出基于幾何變換的MAGA混合智能算法,并應(yīng)用于博弈論求解多納什均衡問題。算法由粒子群優(yōu)化和禁忌搜索TS算法構(gòu)成,對(duì)粒子群優(yōu)化的改進(jìn)包括對(duì)粒子運(yùn)動(dòng)松散控制和引入遺傳算法GA增強(qiáng)粒子多樣性;禁忌搜索算法對(duì)鄰域空間深度搜索;引入Deflection-Repulsion幾何變換對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)變換使算法能夠?qū)ふ叶鄻O值。仿真結(jié)果表明,該算法在多納什均衡求解問題表現(xiàn)突出,尋優(yōu)速度快,準(zhǔn)確率高,可擴(kuò)展到其他多模態(tài)多極值問題領(lǐng)域。
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