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为了解决传统粒子群算法早熟收敛陷入局部最优、粒子中期震荡及收敛结果不精确的问题,提出一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO算法对其进行改进。具体方法是：叠加Logistic映射用于对粒子位置的混沌初始化,在粒子数量一定的情况下,平衡最大遍历路径与最快收敛速度;引入FWA算法,同时根据迭代次数与粒子位置标准差,基于惩罚机制非线性调整爆炸半径r、惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2,融合高斯变异算子与循环单维度寻优策略,在维系粒子群多样性的同时,也能避免粒子越过最优解。实验结果表明：FWA-PSO算法针对单峰函数50次平均值均能达到最优解0,证明了算法的稳定性与可靠性;对于多峰函数,FWA-PSO算法也能求得最优解,证明该算法可跳出局部最优,得到全局最优解。 相似文献
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基于智慧芽专利数据库收录的人工智能领域相关专利信息,运用专利信息计量方法对专利数据进行全球专利申请趋势、地域分布格局、关键技术领域以及主要专利权人分布统计,深入研究全球人工智能技术发展现状和竞争格局,为中国创新引导政策和企业发展战略的制定提供决策参考。中国在人工智能领域专利申请量较多,产品研发技术发展迅速,但基础算法领域相对薄弱,核心竞争力较发达国家仍有一定差距。因此建议中国在保持现有产品优势的前提下,加大对硬件、算法及芯片等基础层面的研究,同时推动人工智能与能源等其他行业的融合转化,加快推进专利布局和人才引进战略。 相似文献
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