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針對(duì)粒子群算法（PSO）種群多樣性低和易于陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，提岀一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)PSO算法（ PP-CLPSO）。根據(jù)PSO算法的收斂特性和 Logistic映射的混沌思想，設(shè)計(jì)并行進(jìn)化的PSO種群和混沌化種群，結(jié)合粒子編號(hào)機(jī)制，形成雙種群系統(tǒng)中粒子的同號(hào)結(jié)構(gòu)和冋位結(jié)構(gòu)，其中粒子的慣性權(quán)重根據(jù)適應(yīng)度值自適應(yīng)調(diào)節(jié);當(dāng)搜索過(guò)程陷入局部最優(yōu)時(shí)，PSO種群同位結(jié)構(gòu)下適應(yīng)度值較差的粒子，根據(jù)與混沌化種群間的同號(hào)結(jié)構(gòu)執(zhí)行粒子置換操作，實(shí)現(xiàn)了雙種群系統(tǒng)資源的合理調(diào)度，増加了種群的多樣性;進(jìn)而綜合雙向搜索的同位粒子學(xué)習(xí)策略和線性遞減搜索步長(zhǎng)的局部學(xué)習(xí)策略，進(jìn)行全局探勘和局部搜索，提高了算法的求解精度。實(shí)驗(yàn)選取9個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)，同時(shí)與4個(gè)改進(jìn)的粒子群算法和4個(gè)群智能算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PP- CLPSO算法在求解精度和收斂速度等方面具備較好的綜合性能。
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