【摘 要】
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针对粒子群优化算法存在的缺点，提出了基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法。一方面，引入粒子群早熟收敛的计算公式，以指导算法在进化过程中的具体执行策略，有效避免计算
【机 构】
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宝鸡文理学院计算机软件研究所,宝鸡文理学院计算信息科学研究所
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针对粒子群优化算法存在的缺点，提出了基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法。一方面，引入粒子群早熟收敛的计算公式，以指导算法在进化过程中的具体执行策略，有效避免计算的盲目性，加快算法的收敛速度；另一方面，通过设定粒子群聚集程度的判定阈值，以使算法在线性递减惯性权值和基于Sigmoid函数思想的非线性递减惯性权值之间进行自适应地动态调整，从而有效减少了算法陷入局部最优的可能。测试函数仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
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