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标准的粒子群算法在进化后期常易于陷入局部最优。为提高粒子群算法的寻优性能，首先对学生学习-考试机制进行分析，得到学习-考试机制的基本原则，然后，利用该原则和粒子局部最优的信息，在粒子陷入局部最优时，对粒子的位置分量进行有机地组合，即考试策略。数值实验结果证明了新策略极大地提高了粒子的寻优性能。
学习-考试型的粒子群优化算法
【摘 要】
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标准的粒子群算法在进化后期常易于陷入局部最优。为提高粒子群算法的寻优性能，首先对学生学习-考试机制进行分析，得到学习-考试机制的基本原则，然后，利用该原则和粒子局部最优的
【机 构】
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深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年18期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863）（the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA01A116）, 广东省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.2008
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