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目前粒子群優(yōu)化（PSO）算法及其變體已被證眀是有用的方法來求解復(fù)雜優(yōu)化問題。然而，PSO及其大多數(shù)變體僅考慮全局最優(yōu)位置和個(gè)體歷史最優(yōu)位置對(duì)個(gè)體的影響，導(dǎo)致算法的多樣性不足，易于陷入局部最優(yōu)。針對(duì)此問題，提出了一種融入社會(huì)影響力的粒子群優(yōu)化（ PSOSI算法。具體而言，該算法設(shè)計(jì)了三種策略：首先，毎個(gè)粒子將選擇全局最優(yōu)粒子和最優(yōu)伙伴粒子作為其¨社會(huì)學(xué)習(xí)”的對(duì)象，為毎個(gè)粒子帶來更豐富的有用知識(shí);其次，引入引力系數(shù)分別描述各榜樣帶來的影響，在保證最優(yōu)經(jīng)驗(yàn)得到分享的冋時(shí)，増強(qiáng)了種群學(xué)習(xí)的多樣性;此外，每個(gè)粒子還在各維度上進(jìn)一步向其最優(yōu)伙伴粒子學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)從全局到局部的變尺度搜索，増強(qiáng)算法的整體收斂能力。實(shí)驗(yàn)對(duì)CEC2013測(cè)試集的28個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試，并與主流的10種PSO變體和3種非PSO優(yōu)化算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了 PSOSI的優(yōu)越性。
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