【摘 要】
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针对现有粒子群优化算法在工程应用中,特别是在粒子维数较高的情况下,很容易发生早熟收敛等缺点,提出了一种基于粒子健康度的快速收敛粒子群优化算法（HPSO）。给出了粒子健康度
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目（2008AA042131）, 国家重点基础研究发展计划项目（2007CB714300）
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针对现有粒子群优化算法在工程应用中,特别是在粒子维数较高的情况下,很容易发生早熟收敛等缺点,提出了一种基于粒子健康度的快速收敛粒子群优化算法（HPSO）。给出了粒子健康度的概念及计算方法。该算法通过动态监控粒子的健康度指标,对健康度较低的粒子单独进行变异操作。从而可以在保护健康粒子继续搜索最优值的同时,有效＂治疗＂非健康的早熟粒子,提高了整个粒子群的寻优能力及跳出局部最优值的能力。然后通过大量的标准测试函数对其进行测试,并将其与标准粒子群优化算法（SPSO）、权重递减的粒子群优化算法（WPSO）进行对比。
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