1、“.....为常数。关键词粒子群算法遗传算法性能测试引言粒子群算法因其算法简单实现容易精度高收敛快，时下很受欢迎，各行各业的很多工程研究人员在都使用它，但是其全局优化络预测控制方法的研究太原理工大学王芳粒子群算法的研究西南大学，黄平粒子群算法改进及其在电力系统的应用华南理工大学，种改进的遗传粒子组合寻优算法论文原稿优算法的研究提供了种新的思路，也为进步的深入研究打下了定的理论基础。参考文献黄磊粒子群优化算法综述机械工程与自动化，席裕庚，柴天佑，恽为民遗传算法综述控制理论与应用，沈艳，郭兵，古天祥粒子群优化算法及其与遗传算法的比较电子科技大学学报，彭晓波，桂卫华......”。

2、“.....分别独立运行次，得到其各方面性能比较结果如表所示。由表可知，对函数寻优时，算法和算法在次重复测试后的寻优成功率都是，但是算法使用的平均迭代次数更少点，即其平均收敛速度更快点同时，其平均最优解也更优点，即收敛精度也更接近于零但是，两个算法整体收敛性能差别不大。对函数寻优时，算法和个非常复杂的拥有很多局部最优点的多峰值函数。般的算法用它来测试很容易陷入局部最优值，主要用来测试函数的全局收敛性能以及寻优精度。因此，本文用其做适应度函数对所提出的算法进行仿真测试。它们的维数可行空间理论最小值以函数目标值的取值如表所示。实验分析由于等人提出的算法和本文所提算法都属于算法中引入部分算法的模式......”。

3、“.....初始化粒子的位置速度，并求其适应度值然后更新粒子的速度位置，并求各粒子的新适应度值更新局部最优值和全局最优值接着，计算平均适应度值，而不是对粒子按适应度值排序，并且将适应度值大于的粒子使用算法进行随机两两交叉，不做选择操作交叉操作后继续进行变异操作，并将遗传后的粒子和小于等于的粒子组合作为法。主要参数设置为更好的发挥算法的寻优性能，其主要参数的特定设置如下本文对的惯性权重的取值采用线性递减法，目的是使算法在早期有较强的全局寻优能力，在后期可以进行局部精细搜索，迭代公式如式所示式中，为初始的最大惯性权重为终止时的最小惯性权重为当前迭代次数为最大迭代次数......”。

4、“.....黄平粒子群算法改进及其在电力系统的应用华南理工大学，。种改进的遗传粒子组合寻优算法进步的深入研究打下了定的理论基础。参考文献黄磊粒子群优化算法综述机械工程与自动化，席裕庚，柴天佑，恽为民遗传算法综述控制理论与应用，沈艳，郭兵，古天祥粒子群优化算法及其与遗传算法的比较电子科技大学学报，彭晓波，桂卫华，黄志武等种高效的遗传粒子混合算法及其应用系统仿真学报，比较结果如表所示。由表可知，对函数寻优时，算法和算法在次重复测试后的寻优成功率都是，但是算法使用的平均迭代次数更少点，即其平均收敛速度更快点同时，其平均最优解也更优点，即收敛精度也更接近于零但是，两个算法整体收敛性能差别不大。对函数寻优时......”。

5、“.....新的组合寻优策略新的思想由于遗传算法收敛速度比较慢，而且在进化后期搜索效率较低。因此，本文采用将遗传算法中的交叉变异操作应用到粒子群算法中，以粒子群算法为主，利用两种算法之间的互补性，既能保证速度，又能提高全局寻优能力，从而得到种整体性能更优的算法，简称算法。粒子组合作为下代最后，继续迭代操作，若不满足目标值或者迭代次数没到，则继续重复上述操作。新的组合寻优策略新的思想由于遗传算法收敛速度比较慢，而且在进化后期搜索效率较低。因此，本文采用将遗传算法中的交叉变异操作应用到粒子群算法中，以粒子群算法为主，利用两种算法之间的互补性，既能保证速度，又能提高全局寻优能力，从而得到种整体性能更优的算法......”。

6、“.....般的算法用它来测试很容易陷入局部最优值，主要用来测试函数的全局收敛性能以及寻优精度。因此，本文用其做适应度函数对所提出的算法进行仿真测试。它们的维数可行空间理论最小值以函数目标值的取值如表所示。实验分析由于等人提出的算法和本文所提算法都属于算法中引入部分算法的模式，所以本文比较算法和该论文原稿。具体思路首先，初始化粒子的位置速度，并求其适应度值然后更新粒子的速度位置，并求各粒子的新适应度值更新局部最优值和全局最优值接着，计算平均适应度值，而不是对粒子按适应度值排序，并且将适应度值大于的粒子使用算法进行随机两两交叉，不做选择操作交叉操作后继续进行变异操作......”。

7、“.....但是，算法的成功率比算法的成功率高，即全局寻优性能更好些同时，算法的平均收敛速度跟快些，收敛精度也更好点。总之，算法的收敛性能要比算法好些。结束语本文在认真研读了大量相关文献以及反复做了很多相关实验后，提出了种兼顾收敛速度和全局寻优性能的改进型遗传粒子组合算法，为智能寻优算法的研究提供了种新的思路，也为算法的寻优性能，体现改进算法的优越性。粒子群体规模设置为，迭代次数限制到。其中，算法的参数设置还是同其原文。算法的参数设置如下学习因子的线性变化取值范围为∈，递减，∈，递增惯性权重的最大值和最小值分别取和杂交概率和分别设置为和，变异概率和分别取值和。最后，让算法和算法分别独立运行次......”。

8、“.....为常数。性能测试实验性能测试函数设置为了对所提出的算法进行性能评估，选取了组广泛用于测试数值函数优化算法性能的标准测试函数，所选取的两个标准函数如下所示函数该函数是对称的单峰值函数，不同维之间可以分离，主要用它来测试算法的寻优精度。函数该函数是个非常复杂的拥有很多局部最优点的能力稍弱。遗传算法是种生物进化过程的模拟，其选择交叉变异等各个环节以及很多随机取值都体现了其全局搜索的特点，可以将解空间中的全体解搜索出来，不会陷入局部最优解的快速下降陷阱，但是局部搜索能力较差，。因此，将两者以种方式结合，优势互补，不失为种很好的研究方向。交叉对象两两随机选择，交叉与变异操作也仍然采用随机方法......”。

9、“.....交叉对象两两随机选择，交叉与变异操作也仍然采用随机方法，但是交叉概率和变异概率不再使用固定值。因为如果太大，种群中已生成的优秀个体可能会遭到损坏反之，在进行迭代时新个体的生成速度就会变慢。如果太大，变异操作就接近于随机搜索算法了相反，生成新个体能力就会变弱，不利于维持种群的多样性。所以，本文王婷基于算法和神經网算法在次重复测试后的寻优成功率都不是，但是，算法的成功率比算法的成功率高，即全局寻优性能更好些同时，算法的平均收敛速度跟快些，收敛精度也更好点。总之，算法的收敛性能要比算法好些。结束语本文在认真研读了大量相关文献以及反复做了很多相关实验后......”。