基于分工和模糊控制的粒子群算法

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摘要： 为解决粒子群算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、寻优精度低、后期收敛慢等问题，提出一种基于分工和模糊控制的粒子群算法，使用分工、参数自适应调整和融合距离因素的模拟退火三种策略对粒子群算法进行改进。将粒子分为侦察粒子和后卫粒子，侦察粒子负责进行探索，后卫粒子向个体最优解和全局最优解学习，保证种群多样性并加快搜索速度；使用Sigmoid函数调节惯性权重，模糊逻辑控制学习因子，以平衡算法的探索和开发能力；以模拟退火机制更新全局最优粒子，同时兼顾距离因素，增强算法跳出局部最优解的能力。（剩余11454字）

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