【摘 要】
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文中提出了云自适应粒子群优化（CAPSO）算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60461001）,广西自然科学基金（the Natural Science Foundation of Guangxi of China under Grant No.0542048,No.0832082）.
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文中提出了云自适应粒子群优化（CAPSO）算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。
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