【摘 要】
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针对标准粒子群算法容易陷入局部极值和精度低的问题，提出一种嵌入极值优化算法的粒子群优化算法。在线性下降的惯性权重粒子群算法运行过程中，间隔一定迭代次数与极值优化算法
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针对标准粒子群算法容易陷入局部极值和精度低的问题，提出一种嵌入极值优化算法的粒子群优化算法。在线性下降的惯性权重粒子群算法运行过程中，间隔一定迭代次数与极值优化算法相结合，利用其波动性增加种群的多样性，并有效结合粒子群算法较强的全局探索能力和极值优化算法精细的局部搜索性能，以较高精度收敛到全局极值。仿真实验结果表明，该混合算法是一种求解高维多峰连续函数极值的有效方法。
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