【摘 要】
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针对粒子群算法容易陷入局部最优解且收敛速度慢等特点，本文引入了遗传算法，将两种算法相结合，提出了一种新的粒子群遗传混合优化算法，提高了粒子群的多样性，使得粒子群在整个迭代
【机 构】
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安徽工业大学电气信息学院 安徽 马鞍山
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针对粒子群算法容易陷入局部最优解且收敛速度慢等特点，本文引入了遗传算法，将两种算法相结合，提出了一种新的粒子群遗传混合优化算法，提高了粒子群的多样性，使得粒子群在整个迭代过程中能保持进一步优化的能力，并提高迭代求解的收敛速度。通过对三个典型多峰值函数的优化来评估算法性能，实验结果表明，该算法能很好的保持种群的多样性和克服早熟现象，显著提高算法的收敛速度。
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