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針對粒子群算法（PSO）種群多樣性低和易于陷入局部最優等問題，提岀一種粒子置換的雙種群綜合學PSO算法（ PP-CLPSO）。根據PSO算法的收斂特性和 Logistic映射的混沌思想，設計并行進化的PSO種群和混沌化種群，結合粒子編號機制，形成雙種群系統中粒子的同號結構和冋位結構，其中粒子的慣性權重根據適應度值自適應調節;當搜索過程陷入局部最優時，PSO種群同位結構下適應度值較差的粒子，根據與混沌化種群間的同號結構執行粒子置換操作，實現了雙種群系統資源的合理調度，増加了種群的多樣性;進而綜合雙向搜索的同位粒子學習策略和線性遞減搜索步長的局部學習策略，進行全局探勘和局部搜索，提高了算法的求解精度。實驗選取9個基準測試函數，同時與4個改進的粒子群算法和4個群智能算法進行對比驗證，實驗結果表明，PP- CLPSO算法在求解精度和收斂速度等方面具備較好的綜合性能。
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