【摘 要】
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为了提高入侵性杂草优化算法（IWO）在搜索深度上的不足，使算法在处理连续性问题时具有更好的全局收敛性，根据杂草算法在搜索上的广度和粒子群算法（PSO）在搜索上的深度，提出了一种改进
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,芬兰阿尔托大学
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为了提高入侵性杂草优化算法（IWO）在搜索深度上的不足，使算法在处理连续性问题时具有更好的全局收敛性，根据杂草算法在搜索上的广度和粒子群算法（PSO）在搜索上的深度，提出了一种改进的IWOPS0混合算法。该算法在子代扩散中以PSO算法中的位置、速度公式代替了杂草算法中的正态分布方式，引入一个随机数对新的子代个体进一步正态分布．提高了算法后期的局部搜索能力，使算法收敛到更好的全局最优解。利用5个benchmark函数测试算法的寻优能力，仿真结果表明，无论对于多峰还是单峰函数，低维还是高维函数．IWOPSO算
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