【摘 要】
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针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题，提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上，以
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题，提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上，以粒子间平均粒距大小作为触发条件，对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整，从而完成对当前粒子状态及时准确的更新，最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值，是一种实用且高效的粒子群改进
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