【摘 要】
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为了解决粒子群算法（PSO）在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法中加入寄生模型,发展了一种基于寄生模型的改进粒子群算法（SPPSO）。对提出的模拟寄生算法（SP）进行
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为了解决粒子群算法（PSO）在寻优过程中全局最优和局部最优的矛盾,通过在粒子群算法中加入寄生模型,发展了一种基于寄生模型的改进粒子群算法（SPPSO）。对提出的模拟寄生算法（SP）进行了分析与验证,并将其引入到粒子群算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得SPPSO算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将SP及SPPSO算法应用于翼型的气动优化设计中,取得了良好的效果,从而表明提出的算法准确有效,具有良好的实用性。
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