【摘 要】
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针对标准粒子群算法易出现早熟的问题，提出了一种带邻近粒子信息的粒子群算法。该算法中粒子位置的更新不仅包括自身最优和种群最优，还包括粒子目前位置最近粒子最优的信息。为
【机 构】
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长江大学电信学院,长江大学石油工程学院
【基金项目】
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湖北省高等学校优秀中青年创新团队计划项目（No.T200803）.
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针对标准粒子群算法易出现早熟的问题，提出了一种带邻近粒子信息的粒子群算法。该算法中粒子位置的更新不仅包括自身最优和种群最优，还包括粒子目前位置最近粒子最优的信息。为了有效地平衡算法的全局探索和局部开发，并使其收敛于全局最优值，采用了时变加速因子策略，两个加速因子随进化代数线性变化。通过对5个经典测试函数优化的数值仿真实验并与其他粒子群算法的比较，结果表明了在平均最优值和成功率上都有所提高，特别是对多峰函数效果更加明显。
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