【摘 要】
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针对标准粒子群（particle swarm optimization,PSO）算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）。算法将
【基金项目】
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安徽电气工程职业技术学院项目（编号：2015ybxm06）资助
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针对标准粒子群（particle swarm optimization,PSO）算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于多种群子空间学习的粒子群优化算法（MSPSO）。算法将种群分成多个子群,除了传统的种群历史最优粒子和全局最优粒子,还引入分群最优粒子和混合粒子,该混合粒子随机选择各子群最优粒子的相关维度混合而成,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优。在种群进化后期,算法对子群最优粒子进行子空间学习,帮助算法逃离局部最优,加快收敛速度。在固定评估次数的情况下,对8种经典的测试
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