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針對粒子群優化（PSO）算法容易陷入局部最優、收斂精度不高、收斂速度較慢的問題，提出一種基于分層自主學習的改進粒子群優化（HCPSO）算法。首先，根據粒子適應度值和迭代次數將種群動態地劃分為三個不同階層;然后，根據不同階層粒子特性，分別采用局部學習模型、標準學習模型以及全局學習模型，增加粒子多樣性，反映出個體差異的認知對算法性能的影響，提高算法的收斂速度和收斂精度;最后，將HCPSO算法與PSO算法、自適應多子群粒子群優化（PSO-SMS）算法以及動態多子群粒子群優化（DMS-PSO）算法分別在6個典型的測試函數上進行對比仿真實驗。仿真結果表明，HCPSO算法的收斂速度和收斂精度相對給出的對比算法均有明顯提升，并且算法執行時間和基本PSO算法執行時間差距在0.001量級內，在不增加算法復雜度的情況下算法性能更高.
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