【摘 要】
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为了提高粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）的优化效率,降低其陷入局部最优的概率,提出了一种融合榜样学习和反向学习的PSO算法（PSO based on combing Example l
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南师范大学计算智能与数据挖掘河南省高校工程技术研究中心
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为了提高粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）的优化效率,降低其陷入局部最优的概率,提出了一种融合榜样学习和反向学习的PSO算法（PSO based on combing Example learning and Opposition learning,EOPSO）.首先,对粒子群中的非最优粒子采用新颖的榜样学习机制更新,以便提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;其次,对粒子群中最优粒子采用反向学习混合机制更新,提升该粒子的搜索能力,进一步避免算法陷入局部最优;
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