【摘 要】
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自上世纪80年代以来，智能优化算法(如人工神经网络、遗传算法等)通过模拟或揭示某些自然现象和过程而发展起来，为优化理论提供了新的思路和手段，并在科学、经济以及工程领域得到了广泛应用。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法，是进化计算领域中的一个新的分支。它的主要特点是简单、收敛速度较快
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自上世纪80年代以来，智能优化算法(如人工神经网络、遗传算法等)通过模拟或揭示某些自然现象和过程而发展起来，为优化理论提供了新的思路和手段，并在科学、经济以及工程领域得到了广泛应用。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法，是进化计算领域中的一个新的分支。它的主要特点是简单、收敛速度较快、没有很多参数需要调整，且不需要梯度信息，在工程实践中表现出巨大潜力，现已广泛应用于函数优化、神经网络、模糊系统控制、模式识别等多个领域。
本文从PSO算法的基本原理、参数选取、拓扑结构、混合算法及应用等方面做了较为系统的论述，重点讨论了PSO的两种标准算法：惯性权重线性下降算法(LDW)和收缩因子模型(CFM)。前者是为了提高算法的收敛性能，平衡收敛的全局性和收敛速度；后者是为了保证算法的收敛性，同时使得速度的限制放松。总之，两种标准PSO算法都是着眼于如何更有效地使粒子群在解空间中搜索最优解，但在高维复杂问题寻优时仍然存在早熟收敛、收敛精度比较差的缺点。
针对上述缺点，本文借鉴生物界中雁群的飞行特征，对两种标准算法均给出如下改进：一方面将全局极值变换为排序后其前面那个较优粒子的个体极值，这样所有粒子不都向一个最优解的方向飞去，避免了同一化，保持了多样性，扩大了搜索范围；另一方面使每个粒子利用更多其他粒子的有用信息，通过个体极值加权平均，加强粒子之间的合作与竞争。用基准函数对改进算法进行实验，结果表明，新算法不仅具有更好的收敛精度和更快的收敛速度，而且能更有效地进行全局搜索。
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