【摘 要】
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针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法（Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IP
【基金项目】
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国家自然科学基金（60775044）,江苏省自然科学基金（BK2008125）,江苏省普通高校研究生科研创新计划（CX07B-115Z）资助
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针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法（Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IPSO）.该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法,并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息,达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索：单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点,微粒群依靠单纯形提高局部开发能力.为强化两种算法所起作用,一种改进的微粒速度逃逸策略和
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