【摘 要】
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针对综合学习算法（Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO）在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法（MSCLPSO）.该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对
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针对综合学习算法（Comprehensive learning particle swarm optimization,CLPSO）在解决全局优化问题时精度不高且收敛速度慢的问题,提出一种多种群综合学习算法（MSCLPSO）.该算法将传统粒子群算法的社会部分引入CLPSO算法,有效提高了算法的收敛速度和局部开采能力;同时,为扩大粒子的空间搜索范围,算法引入多种群策略,提高了算法全局勘探能力;并针对可能陷入局部极值的粒子,采用全局学习策略更新学习样本,增加了种群中粒子多样性.实验结果表明,在处理单峰和多峰标准测试函数中,MSCLPSO算法有效提高了CLPSO算法的精度和收敛速度.
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