【摘 要】
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传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）在更新粒子的速度时忽略了各粒子间的差异,在一次迭代中,各粒子采用相同的惯性权值来更新粒子的速度。为了体现各粒子
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,西南财经大学中国支付体系研究中心
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传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）在更新粒子的速度时忽略了各粒子间的差异,在一次迭代中,各粒子采用相同的惯性权值来更新粒子的速度。为了体现各粒子的差异,提出了一种基于距离度量的自适应模糊粒子群优化算法（Distance-based Adaptive Fuzzy Particle Swarm Optimization,DAFPSO）。DAFPSO根据各粒子与最优粒子的差异,设计了相应的隶属函数来自适应地调整粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,
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