【摘 要】
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针对标准粒子群算法在解决多峰问题时极易早熟、局部寻优能力差等缺点,为了达到优化邻域的拓扑结构及增加种群多样性的目的,提出邻居适应值粒子群算法（NFPSO）。该算法将种群分
【机 构】
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五邑大学数学与计算科学学院,遵义师范学院数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71461027,71471158）,贵州省自然科学基金项目（黔教合KY[2014]295）
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针对标准粒子群算法在解决多峰问题时极易早熟、局部寻优能力差等缺点,为了达到优化邻域的拓扑结构及增加种群多样性的目的,提出邻居适应值粒子群算法（NFPSO）。该算法将种群分成三个子群,提取每个子群中最优个体,采用加权法构建具有全局代表性的最优个体。通过标准检测函数测试,实验结果表明相比基本粒子群算法,NFPSO具有较好的性能,是对基本粒子群算法的一种有效改进。
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