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尽管它不能保证集中到全球，或甚至本地的最小，一个粒子群优化器(PSO ) 为优化问题展出好性能。然而，有一些可调节的参数，和限制条件，它能影响算法的性能。在这篇论文，为一个加速因素和惯性重量的 asymptotic 稳定性的足够的条件被推出，惯性重量 w 的价值被提高到(? 1,1 ) 。而且，新适应 PSO 算法鈥 ? 加速因素和谐 PSO (AFHPSO ) 被建议，并且被证明是一个全球搜索算法。AFHPSO 为驾驶伺服系统的一台线性马达被用于一个模糊控制器的参数设计。为伺服系统的非线性的模型的性能表