【摘 要】
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针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷，为了更好地平衡全局和局部搜索能力，在粒子群算法中引入收缩因子，使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学
【机 构】
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河南交通职业技术学院,河南省民政学校,河南工学院
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针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷，为了更好地平衡全局和局部搜索能力，在粒子群算法中引入收缩因子，使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习，而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习，增加了粒子的多样性。实验结果证明，与基本蚁群算法相比，改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率，能一定程度地避免局部最优解的产生。
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