标准的粒子群算法在进行迭代寻优解时易发生局部最优、全局寻优能力弱、收敛速度慢和搜索精度不足的情况,为此本文提出一种基于遗传算法和免疫算法优化的带动态惯性权重因子和学习因子的智能粒子群算法。该算法结合"遗传"、"免疫"和"动态因子"的思想,经过4个经典函数的测试,表明该算法兼顾局部和全局搜索,并具有更快的收敛速度和更高的搜索精度。
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