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介绍了基本粒子群优化算法及其原理，针对其易陷入局部极值和后期收敛速度慢的缺点，研究了基于惯性权重因子的改进粒子群优化算法。通过测试函数对固定惯性权重和时变惯性权重参数的选择进行了系统的实验，并且分析了种群规模与学习因子参数对粒子群算法优化性能的影响。
粒子群优化算法的改进与分析
【摘 要】
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介绍了基本粒子群优化算法及其原理，针对其易陷入局部极值和后期收敛速度慢的缺点，研究了基于惯性权重因子的改进粒子群优化算法。通过测试函数对固定惯性权重和时变惯性权重参
【机 构】
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南昌航空大学计算机科学与技术学院
【出 处】
：
科技广场
【发表日期】
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2008年7期
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