【摘 要】
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针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛及寻优精度低等缺陷,提出一种自适应惯性权重计算方法 MACIW,该方法的基本思想是：构建保持大小关系恒成立的惯性权重计算式的集合,确立
【机 构】
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滁州职业技术学院基础部,滁州学院数学与金融学院
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2016A522）, 安徽省职成教学会教育科研规划课题（azjxh17124）, 滁州职业技术学院质量工程教学研究项目（2017zlgc039）
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针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛及寻优精度低等缺陷,提出一种自适应惯性权重计算方法 MACIW,该方法的基本思想是：构建保持大小关系恒成立的惯性权重计算式的集合,确立该集合与粒子聚集度因子之间的映射关系,依据该映射关系通过监测粒子聚集度因子来自适应地计算惯性权重。进一步地,设计了基于MACIW的自适应PSO算法APSOM。使用6个基本测试函数对APSOM算法及其他2个算法进行仿真实验比较,结果验证了算法APSOM能增强寻优能力,且具有较强的稳定性。
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