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针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足，提出改进综合学习粒子群优化（CLPSO）算法的最小方差优先自适应变异策略，设计自适应变异综合粒子群优化（CLPSO-M）算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明，CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强，求解效果更稳定。
自适应变异综合学习粒子群优化算法
【摘 要】
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针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足，提出改进综合学习粒子群优化（CLPSO）算法的最小方差优先自适应变异策略，设计自适应变异综合粒子群优化（CLPSO-M）算法。多个标准
【机 构】
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惠州学院网络中心,华南理工大学软件学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60803052）
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