基于幾何變換的MAGA混合智能算法
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針對粒子群優(yōu)化PSO早熟收斂而且只能尋找一個極值的問題，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，對粒子群優(yōu)化的改進包括對粒子運動松散控制和引入遺傳算法GA增強粒子多樣性；禁忌搜索算法對鄰域空間深度搜索；引入Deflection-Repulsion幾何變換對目標函數(shù)進行動態(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，準確率高，可擴展到其他多模態(tài)多極值問題領(lǐng)域。
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