【摘 要】
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粒子群优化算法（PSO）是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法，在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点．本文在
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院
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粒子群优化算法（PSO）是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法，在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点．本文在研究常规粒子群优化算法的基础上，对常规的粒子群算法进行了改进，提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略，加快了PSO算法的收敛速度，构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法．在MATLAB6．5编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验，并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算，结果表明，阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极
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