【摘 要】
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粒子群优化算法在求解动态优化问题时存在多样性缺失和寻优效率低的问题，为此，提出一种运用对称位移映射的双子群算法。该算法通过2组相互协同的主、辅子群并行地搜索变化的最
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粒子群优化算法在求解动态优化问题时存在多样性缺失和寻优效率低的问题，为此，提出一种运用对称位移映射的双子群算法。该算法通过2组相互协同的主、辅子群并行地搜索变化的最优值。辅子群采取差异进化机制不断探索新环境，在感知环境变化时引入一种对称位移映射策略，使粒子对称分布在最优解的周围，以提高算法收敛到最优解的概率。使用MPB和DF1两种经典的Benchmark测试函数生成复杂的动态环境，对该算法进行实验仿真，结果表明，该算法能提高跟踪动态变化极值的准确性。
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