【摘 要】
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全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法，虽然一定程度避免陷入早熟，然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题。采
【机 构】
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江苏技术师范学院计算机科学与工程学院,江南大学生物工程学院
【基金项目】
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江苏技术师范学院青年科研基金项目(KYY06081)
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全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法，虽然一定程度避免陷入早熟，然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题。采取兼顾粒子搜索范围和收敛速度方法并引入自适应的策略监视算法过程，当算法陷入停滞，即重新初始化，更新粒子系统，用复杂组合测试函数进行测试，表明了改进算法的有效性。
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