【摘 要】
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针对基本微粒群优化（PSO,particle swarm optimization）算法存在早熟、易陷入局部极值等缺点,提出了一种改进的PSO优化算法。该算法分为全局搜索和局部搜索两个阶段。在全局搜
【机 构】
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重庆通信学院控制工程重点实验室,63820部队营房处
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针对基本微粒群优化（PSO,particle swarm optimization）算法存在早熟、易陷入局部极值等缺点,提出了一种改进的PSO优化算法。该算法分为全局搜索和局部搜索两个阶段。在全局搜索阶段采用基本PSO算法快速收缩搜索范围;在局部搜索阶段将PSO算法与模拟退火（SA,simulated annealing）算法结合,通过产生部分变异微粒确保算法能够跳出局部极值。同时为提高搜索效率,动态地减少种群规模。仿真结果表明,该算法具有较好的优化性能以及较高的执行效率。
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