【摘 要】
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针对标准微粒群优化算法（PSO）在全局优化过程中容易陷入局部极值的问题，分析了标准微粒群优化算法早熟收敛的原因，提出了一种新的基于不同进化模型的双群交换技术的改进微粒群优
【机 构】
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南昌航空大学计算机学院,南昌工程学院计算机科学与技术系
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针对标准微粒群优化算法（PSO）在全局优化过程中容易陷入局部极值的问题，分析了标准微粒群优化算法早熟收敛的原因，提出了一种新的基于不同进化模型的双群交换技术的改进微粒群优化算法．该方法将微粒分成两个大小相同的分群，其中第一分群采用标准PSO模型进化，第二分群采用cognition only模型进化．两个分群每迭代一次后，将第一分群的适应值最差的微粒与第二分群的适应值最优的微粒进行交换，以提高种群的多样性，改善算法的收敛性．与其它双群算法相比，该算法概念简单，程序实现容易．与标准微粒群优化算法相比，全局寻优
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