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提出一种新的基于遗传策略的粒子群优化算法(GPSO)，将遗传算法中的选择、交叉、变异操作引入到基本粒子群优化算法的寻优过程中，在保证粒子群多样性的前提下，改善新一代粒子的适应能力，加快算法的收敛速度，增强算法的跳出局部极值、寻找全局最优解的能力。本文的另一贡献，将该遗传策略应用于离散二进制粒子群算法，改善了离散二进制粒子群算法的求解性能，使GPSO算法的应用范围扩展到离散领域。