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摘要
针对粒子群算法收敛速度慢，搜索精度不高，最终收敛解波动大的问题，本文提出基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法。在惯性权重随机取值的基础上，产生随机惯性权重进行速度更新，对优良的惯性权重数值进行储存，当储存数量达到一定额度以后，在下一次迭代中以一定的概率使用已经储存的优良惯性权重数值，通过benchmark函数进行仿真验证，结果表明此方法可以有效地改善粒子群优化算法寻优末期精度差、收敛解不稳定的问题。
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单位辽宁工业大学
