【摘 要】
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为了提高标准粒子群优化算法(PSO)在收敛速度和优化精度上的性能，研究人员提出了 多种改进策略，包括参数控制策略和合作策略等。本文在深入研究各种改进策略的基础上，提 出了一
【机 构】
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工业控制技术国家重点实验室浙江大学控制系 杭州 310027
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为了提高标准粒子群优化算法(PSO)在收敛速度和优化精度上的性能，研究人员提出了 多种改进策略，包括参数控制策略和合作策略等。本文在深入研究各种改进策略的基础上，提 出了一种改进的变参数粒子群优化算法，该方法以进化状态因子计算策略和进化状态估计模型 为基础，引入了算法参数控制和变异算子，从而提高了算法的收敛速度和全局优化能力。在多 个基准单峰和多峰优化问题上测试已有的改进算法以及本文所提出的算法，证明了本文提出算 法在多个性能指标上的优越性，在工业实际优化应用中具有较好的潜力。
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