【摘 要】
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提出了一种新颖的状态定义粒子群优化算法。该算法针对粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点，结合爬山算法和粒子群算法的特点，根据粒子状态的实时更新采用不同的搜
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61102039);湖南省科技计划项目(No.2011FJ0380);中央高校基本科研费资助
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提出了一种新颖的状态定义粒子群优化算法。该算法针对粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点，结合爬山算法和粒子群算法的特点，根据粒子状态的实时更新采用不同的搜索方法，在迭代过程中搜索到尽可能多的局部最优解，从而使算法可以更容易地跳出局部最优，更高效地搜索到全局最优解。对测试函数和非线性方程组求解问题进行实例仿真，仿真结果验证了算法的有效性，具有一定的实际应用价值。
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