針對(duì)粒子群優(yōu)化PSO早熟收斂而且只能尋找一個(gè)極值的問(wèn)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(wèn)題。算法由粒子群優(yōu)化和禁忌搜索TS算法構(gòu)成，對(duì)粒子群優(yōu)化的改進(jìn)包括對(duì)粒子運(yùn)動(dòng)松散控制和引入遺傳算法GA增強(qiáng)粒子多樣性；禁忌搜索算法對(duì)鄰域空間深度搜索；引入Deflection-Repulsion幾何變換對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行動(dòng)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(wèn)題表現(xiàn)突出，尋優(yōu)速度快，準(zhǔn)確率高，可擴(kuò)展到其他多模態(tài)多極值問(wèn)題領(lǐng)域。
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