【摘 要】
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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度不高的问题，提出一种嵌入列维变异的混合动态粒子群算法（DLPSO）。算法在进化过程中采用动态拓扑Dbest策略以降低粒子趋同性，每次
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,浙江大学电气工程学院
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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度不高的问题，提出一种嵌入列维变异的混合动态粒子群算法（DLPSO）。算法在进化过程中采用动态拓扑Dbest策略以降低粒子趋同性，每次迭代时根据解的好坏将粒子分为全局最优粒子、探索粒子及无目标粒子，并对探索粒子进行分簇，簇内粒子的更新受到全局最优粒子及簇内最优粒子的共同影响；为确保粒子多样性，平衡局部搜索与全局搜索，采用免疫机制与自适应列维变异相结合的方式对粒子进行变异。利用7个测试函数对算法进行性能评价，数值仿真结果表明该算法搜索精度高且稳定性好，具有良好的收
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