【摘 要】
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粒子群优化算法是进化计算领域中的一个新的分支。该算法简单且功能强大，但是粒子群优化也容易发生过早收敛的问题。该文提出一种两群替代微粒群优化算法，该方法将微粒分成不同
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粒子群优化算法是进化计算领域中的一个新的分支。该算法简单且功能强大，但是粒子群优化也容易发生过早收敛的问题。该文提出一种两群替代微粒群优化算法，该方法将微粒分成不同的两分群进行搜索寻优。搜索一定次数后，每一次迭代首先判断微粒群的多样性是否低于一个阈值，若低于则按照黄金分割率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中的劣势微粒。对3种常用函数的优化问题进行测试和比较，结果表明，该两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解，优化效率和优化性能明显提高。
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