【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第6期 308-311页,共5页

【作 者】： 周利军 ; 彭卫 ; 曾小强 ; 易波

【摘 要】 标准粒子群算法随着迭代次数的增加，整个粒子种群的多样性呈下降趋势，种群很快在当前最优位置的吸引下容易陷入局部最优而无法逃脱。因此，如何增加种群多样性，使粒子逃脱局部最优，成为增强算法全局寻优能力的关键。为了克服粒子群算法早熟收敛的缺点和增加其粒子多样性，通过引入“吸收”、“再生变异”算子，设计了一种新的粒子群优化算法，通过对常用基准函数的数值试验，证明了新算法不仅能有效地避免早熟收敛，而且具有更好的收敛效果。