【摘 要】
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粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能计算方法,该算法精度高,收敛速度快,但在优化多峰函数的时候容易陷入早熟。加入启发性变异机制,可以在不破坏原算法高速收敛性质的同时,扩展
【机 构】
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中山大学计算机系,天津航海仪器研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60573066）,广东省自然科学基金项目（5003346）,教育部留学回国人员科研启动基金项目（教外司留[2006]331号）.
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粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能计算方法,该算法精度高,收敛速度快,但在优化多峰函数的时候容易陷入早熟。加入启发性变异机制,可以在不破坏原算法高速收敛性质的同时,扩展算法的有效搜索区域。经过13个经典函数的测试证明,带启发性变异的粒子群优化算法（HMPSO）速度比原算法速度更快,精度更好,且不容易陷入局部最优。与其它带变异的粒子群优化算法相比,该算法收敛更快,在一些问题上有一定的精度优势。
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