Ｄ０Ｉ １ ． ６／ｉｓ．０ ０３２ ．０ １１ ． １ ： ０３ ９ ． ｎ１０ —４ ８２ １ ． ０ ９ ｊｓ ４７
第３ 卷 第 】期 ７ ４
Ｖｌｌ ７ ０｜ ３ Ｎｏ． ４ １
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机
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程
２ １ 年 ７月 ０１
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人工 智 能及 识别 技 术 ・
文章编号；１ ｏ ４８ ０１４ ２ｌ ０ －３ （ １１一ｌ — ３ ０ ２２ ） ｌ
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种动态邻域混合粒子群优化算法 Ｄ Ｈ Ｐ Ｏ， Ｎ Ｓ 采用 Ｐ Ｏ局部模型 ， 随机 拓扑和冯诺依曼拓扑相结合形成动态邻域 ，提高算法的全局搜索 Ｓ 将 能力 ， 为增强算法的局部搜索能力并 加快 收敛速 度 ， 使用粒子邻域全面学 习策 略， 拟牛顿法引入算法中 。 将 与其他 Ｐ Ｏ实验对比分析表 明， Ｓ 该算法对于多峰搜索 问题具有较好 的全 局收敛 性 。 关健诃 ：粒子群优化 ；动态邻域 ；早熟收敛 ；全局搜索 ；拟牛顿法
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文献标识码： Ａ
中图分类号：Ｔ３２ Ｐ１
动 态邻 域 混 合 粒 子群 优 化 算 法
彭 虎 ，张 海 ，邓长寿
（ 九江学院信息科 学与技术 学院 ，江西 九江 ３ ２ ０ ） ３ ０ ５
摘
要 ：粒子群优化（Ｓ ） Ｐ Ｏ算法对于 多峰搜 索问题一直存在早熟收敛 问题 。为在增强 Ｐ Ｏ算法全 局搜索 能力的同时提高收敛速度 ，提出一 Ｓ