【摘 要】
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针对复杂多峰函数优化,提出了一种综合学习粒子群优化算法（IELPSO）。该算法把基于超球坐标系的粒子更新和辨识、加速质量差的粒子两个策略引入基于例子学习粒子群优化算法（ELPSO
【机 构】
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南昌大学数学系,南昌大学附属中学,辽宁科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61175127,11101204）, 江西省教育厅基金资助项目（GJJ12093）
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针对复杂多峰函数优化,提出了一种综合学习粒子群优化算法（IELPSO）。该算法把基于超球坐标系的粒子更新和辨识、加速质量差的粒子两个策略引入基于例子学习粒子群优化算法（ELPSO）。本算法利用超球坐标操作改变粒子大小和方向,因而粒子在搜索过程中能覆盖局部极小,同时能发现最差粒子并且加速它们靠拢最优解。提出的算法与其他已有算法进行了比较,对几种典型函数的测试结果表明,IELPSO算法提高了收敛速度和精度,全局搜索能力有了显著提高。
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