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提出了响应环境变化的充分条件——子种群多样性和环境变化前后全局最好解的距离，分析了提出响应依据的原因、必要性及响应依据之间、响应依据和重设之间的关系。使用“记忆”微粒保留环境变化后的有用信息，同时使用“搜索”微粒替换“过时”的微粒，替换的过程即增加种群多样性又充分地利用了之前进化的信息。最后，将其应用于线性变化和随机变化的抛物线函数中，并与Eberhart—PSO和APSO进行了对比，结果表明了该算法的有效性。