【摘 要】
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传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）只考虑了最优粒子对整个进化过程的引导作用且在一次迭代中所有粒子采用相同的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最
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传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）只考虑了最优粒子对整个进化过程的引导作用且在一次迭代中所有粒子采用相同的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应（k,l）PSO算法。（k,l）PSO算法采用轮盘赌策略在k个最优的粒子中选择一个粒子作为全局最优粒子参与粒子的速度更新,同时,根据粒子间的平均距离l确定粒子与选中的最优粒子的距离,自适应调整粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,实验验证了（k,l）PSO算法的
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