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針對基本粒子群算法（PSO）易陷入局部極值，后期迭代效率不高的缺點，提出了一
種簡化的位置隨機擾動粒子群算法 (SPSDPSO)。新算法通過取消粒子的速度項改善了算法的收斂性能，同時，在滿足種群多樣性的評價指標閾值的條件下引入粒子位置的隨機擾動，提高了算法的全局收斂性，減少了算法陷入局部極小值的可能。仿真表明，新算法具有較強的全局搜索能力，而且能有效地避免常規(guī)算法的早熟收斂問題，顯著的提高了優(yōu)化性能。
種簡化的位置隨機擾動粒子群算法 (SPSDPSO)。新算法通過取消粒子的速度項改善了算法的收斂性能，同時，在滿足種群多樣性的評價指標閾值的條件下引入粒子位置的隨機擾動，提高了算法的全局收斂性，減少了算法陷入局部極小值的可能。仿真表明，新算法具有較強的全局搜索能力，而且能有效地避免常規(guī)算法的早熟收斂問題，顯著的提高了優(yōu)化性能。
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