【摘 要】
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标准PSO算法在迭代过程中容易陷入局部最优,使迭代停滞而无法达到全局最优结果,为了解决这个问题,在已有的PSO算法的收敛性分析基础上,通过带惯性权重的PSO算法的收敛域,在其
【基金项目】
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长江大学国家创新性试验计划资助项目（1026）
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标准PSO算法在迭代过程中容易陷入局部最优,使迭代停滞而无法达到全局最优结果,为了解决这个问题,在已有的PSO算法的收敛性分析基础上,通过带惯性权重的PSO算法的收敛域,在其收敛域内,适当选取学习因子使得学习因子的和为常数,并让惯性权重递减,再结合一种新的速度更新公式进行修正,提出改进的粒子群算法（APSO）,数值仿真实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了收敛精度。
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