【摘 要】
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由于标准粒子群算法（SPSO）存在后期搜索效率太低的问题，提出了一种速度更快的粒子群优化算法（FPSO）。FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力，但改变了SPSO算法后期的搜索策略，使其迭代次
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学机电工程学院
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由于标准粒子群算法（SPSO）存在后期搜索效率太低的问题，提出了一种速度更快的粒子群优化算法（FPSO）。FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力，但改变了SPSO算法后期的搜索策略，使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变，从而提高了SPSO算法后期的计算效率。通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论，并分析了FPSO算法的应用前景。仿真结果表明，FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果。
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