具有综合学习机制的粒子群算法

基本粒子群算法在模拟生物群体智能时,只有信息的单一传递和强迫学习机制,导致群体迅速收敛和种群的多样性降低。为此,提出一种具有综合学习机制的粒子群算法,将所有粒子的个体极值的平均值取代每一粒子的个体极值,并以自适应概率定向地随机变异全局极值。仿真实验表明,新算法解精度高,收敛速度快,能有效抑制过早收敛。

自适应分区段混合粒子群优化算法

该算法先利用Christos贪心算法将整个搜索区域进行自适应分区段,在每一区段内搜索出最优位置,然后将各区段的最优位置组成一新微粒群,继续搜索全局最优位置。而在每个区段中,又将模拟退火算法引入到粒子群优化(PSO)之中,通过Boltzmann机制选择每一区段中局部极值,使新算法在不同阶段兼顾对多样性和收敛速度的不同要求。与其他混合PSO算法相比,仿真实验表明,新算法具有较高的解精度,能较好地解决过早收敛问题。

广西南宁警备区野外拉练砺作反

为磨砺官兵意志，培养战斗作风，全面检验部队的野外生存能力，近日，广西南宁警备区组织首长机关、各县（区）人武部和直属分队等300余名官兵进行野外拉练，收到了实效。

广西南宁警备区开展网上交流活动

年初以来，广西南宁警备区组织机关和各县（区）人武部开展“以事说理、谈工作感悟”网上交流活动。