【摘 要】
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提出了一种基于提高多样性的粒子群优化算法。在速度更新公式中，将比当前粒子适应度更高的其它所有粒子的个体最优位置信息进行加权学习；在位置更新公式中，利用真实物理反弹理论
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提出了一种基于提高多样性的粒子群优化算法。在速度更新公式中，将比当前粒子适应度更高的其它所有粒子的个体最优位置信息进行加权学习；在位置更新公式中，利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内。5个基准测试函数的仿真实验表明，该算法能有效克服PSO中的过早收敛问题，并显著提高粒子的多样性，同时有效控制粒子的进化速度。
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