【摘 要】
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为了解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)容易陷入到局部最优的问题，提出一种两阶段动态多粒子群协作优化算法。算法中包含一个主粒子群和多个从粒子群，每个从
【机 构】
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贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵州贵阳550001
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为了解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)容易陷入到局部最优的问题，提出一种两阶段动态多粒子群协作优化算法。算法中包含一个主粒子群和多个从粒子群，每个从粒子群都搜索部分问题域，主粒子群协调各从粒子群向最优解收敛并获得搜索到的最优解。在第一阶段，在粒子少的问题域产生新的从粒子群，从而确保粒子比较好地覆盖问题域。在第二阶段，删除同一子区域中位置重叠的从粒子群，减少搜索时间。用五个测试函数与两层粒子群优化(Two-layer Particle SwarmOptimization，TLPSO)进行了比较，结果表明此算法能在高维多峰函数优化时获得更好的解。
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