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目前粒子群優化（PSO）算法及其變體已被證眀是有用的方法來求解復雜優化問題。然而，PSO及其大多數變體僅考慮全局最優位置和個體歷史最優位置對個體的影響，導致算法的多樣性不足，易于陷入局部最優。針對此問題，提出了一種融入社會影響力的粒子群優化（ PSOSI算法。具體而言，該算法設計了三種策略：首先，毎個粒子將選擇全局最優粒子和最優伙伴粒子作為其¨社會學習”的對象，為毎個粒子帶來更豐富的有用知識;其次，引入引力系數分別描述各榜樣帶來的影響，在保證最優經驗得到分享的冋時，増強了種群學習的多樣性;此外，每個粒子還在各維度上進一步向其最優伙伴粒子學習，實現從全局到局部的變尺度搜索，増強算法的整體收斂能力。實驗對CEC2013測試集的28個基準函數進行測試，并與主流的10種PSO變體和3種非PSO優化算法進行比較，實驗結果驗證了 PSOSI的優越性。
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