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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2008 44 33
一种新形式的微粒群算法
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袁代林 ，程世娟 ，陈 虬
YUAN Dai-lin1，2 ，CHENG Shi-juan1，2 ，CHEN Qiu1
1.西南交通大学应用力学与工程系，成都 610031
2.西南交通大学数学系，成都 610031
1.Dept. of Appl. Mechanics and Engineering ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 610031，China
2.Dept. of Mathematics ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 610031，China
E-mail ：yuandailin@
YUAN Dai-lin ，CHENG Shi-juan，CHEN Qiu.New formal Particle Swarm Optimization algorithm.Computer Engineering
and Applications ，2008 ，44 （33）：57-59.
Abstract ：The standard particle swarm optimization algorithm （PSO）shows a bad performance when optimizing the multimodal
and higher dimensional functions.A new formal particle swarm optimization （MPSO）is advanced ，which replaces the global best
place （p ）by the center of all individual best places （p ）.So，the colonial diversity is increased ，and the pre-mature convergence
g mean
is avoided to some degree.At the same time ，the concise iterative formulation is kept.The simulations of 3 testing functions show
that the MPSO has better ability to find the global optimum solution than the standard particle swarm optimization algorithm.
Key words ：particle swarm optimization ；pre-mature convergence ；function optimization
摘 要：标准微粒群算法在优化多峰、多维的复杂函数时，其效果并不理想，容易早熟收敛。为了改进微粒群算法处理此类问题的
性能，提出了一种新的微粒群算法。该算法将标准微粒群算法迭代公式中的群体最优位置用个体最优位置的中心代替，有利于
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