1、“.....环形结构的每个粒子通过左右相邻粒子的邻域最优与种群中其他粒子共享最优解的信息代表在第代时与粒子的距离小于的已找，种群中心粒子设为，代表着种群迁移的核心，其位置的改变引导整个种群寻优效果的优劣。那么种群中心粒子是当前代种群中最优解的粒子，有且仅有个，同时负责向极值点逼近。是所有当前子种群的个体最佳集合，将中所有元素按照适应度值的优劣排序，依次按照适应度值好坏定义种群中心粒子，并判断后续元素利用种群进化的改进粒子群算法的研究拓扑论文粒子种群更能趋近于全局极值点和部分极值点，反之漏掉的概率较大。利用种群进化的改进粒子群算法的研究拓扑论文。为了提高搜索效率同时避免粒子飞出搜索空间，粒子在每维上的速度都在，中制约。而般情况下都不会超过粒子的宽度范围。同理......”。

2、“.....中间，若有粒子离开解空间时便需要均有较高的能力，避免陷入局部最优情况，对于求解问题有着良好的效果。参考文献刘宇，吕明伟基于物种的自适应多模态粒子群优化算法山东大学学报理学版，谢红侠，马晓伟，陈晓晓，等基于多种群的改进粒子群算法多模态优化计算机应用，吕明伟基于相似度模型的多模态粒子群优化算法研究大连大连理工大学，王栋浩，靳其兵，牛亚旭采用种群进化的粒看出，的寻优平均精度要远小于与，且相差较为明显。由此可以得到，在寻优过程中，局部探索能力高于另外两种算法，精度较高。在平均迭代次数的对比数据中，设定测试精度ε，当ε时，停止运算。实验结果表明，初始化种群策略对于加快粒子收敛，全局搜索有着更高的能力，且的评价次数小于另外两种实验参数对于维测试函数，采用相同的阈值ε，种群大小为......”。

3、“.....对，则设置不同参数。如表所示。表实验参数实验结果分析在关于测试成功率实验中，对所有测试函数均进行次寻优运算。记录如表所示。表实验结果对比对于，种算法的成功率均可达到，表现出很高的成功率。与不需要提前设置参数，而需要粒子，设个粒子形成的是维种群。其中，第个粒子的位置可以表示为。每个粒子的位置对应被测函数的个适应值，适应值的大小体现了解的优劣。种群中的每个粒子包含有参数位置，速度。其中，第个粒子的速度可以用向量表示。在每次的迭代中粒子都需要根据两个极值来更新本身位置，分别是个但精度依然较高，收敛速度依然较快。证明算法在全局探索与局部搜索方面均有较高的能力，避免陷入局部最优情况，对于求解问题有着良好的效果。参考文献刘宇，吕明伟基于物种的自适应多模态粒子群优化算法山东大学学报理学版......”。

4、“.....陈晓晓，等基于多种群的改进粒子群算法多模态优化计算机应用，吕明伟基于相似度模型的多模态粒子群优化效果更好。同理，在测量精度的实验中，对次寻优结果做分析比较可以看出，的寻优平均精度要远小于与，且相差较为明显。由此可以得到，在寻优过程中，局部探索能力高于另外两种算法，精度较高。在平均迭代次数的对比数据中，设定测试精度ε，当ε时，停止运算。实验结果表明，初始化种群策略对于加快粒，反之漏掉的概率较大。利用种群进化的改进粒子群算法的研究拓扑论文。实验参数对于维测试函数，采用相同的阈值ε，种群大小为，小生境参数，对，则设置不同参数。如表所示。表实验参数实验结果分析在关于测试成功率实验中，对所有测试函数均进行次寻优运算。记录如表所示。表实验结果对比对于，种算法的成功率均可达到......”。

5、“.....以及目前整个种群找到的最好的解全局最优值。精度用来评价算法搜索到的极值点与实际极值点的误差，所有通过搜索到的极值点与实际极值点比较，误差越小，精度越高。平均迭代次数可以通过计算找到全部极值点所需平均迭代次数确定式中为极值点个数为找到第个极值点所需迭代次数。值越小，算法效果越值点所需平均迭代次数确定式中为极值点个数为找到第个极值点所需迭代次数。值越小，算法效果越好。这种算法方面改变种群初始化方法，引导种群进化方向，提高了收敛速度另方面，环形拓扑的方式使得算法生产更加稳定的种群，使得算法更加稳定，增强了算法全局探索和局部搜索的能力。粒子群算法基本理论标准的粒子群算法会初始化群随生成子种群。在种群当中，种群中心粒子设为，代表着种群迁移的核心......”。

6、“.....那么种群中心粒子是当前代种群中最优解的粒子，有且仅有个，同时负责向极值点逼近。是所有当前子种群的个体最佳集合，将中所有元素按照适应度值的优劣排序，依次按照适应度值好坏定义种群中法研究大连大连理工大学，王栋浩，靳其兵，牛亚旭采用种群进化的粒子群多模态函数优化现代电子技术，基金国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目中央高校基本业务专项基金资助。精度用来评价算法搜索到的极值点与实际极值点的误差，所有通过搜索到的极值点与实际极值点比较，误差越小，精度越高。平均迭代次数可以通过计算找到全部收敛，全局搜索有着更高的能力，且的评价次数小于另外两种算法，具有更快的收敛速度，减少了迭代次数。结论本文针对问题提出的算法在处理维数较低，极值点分布较简单的函数时......”。

7、“.....但迭代次数与精度均高于另两种算法。在处理多维问题时，与，样均出现成功率下降的情况高的成功率。与不需要提前设置参数，而需要小生境参数。对于极值点分布较多较复杂的函数，的成功率明显下降。但受制于的设置，故成功率变化较为明显，如果没有很好的先验知识，除了标准测试函数较难在实际问题中使用。而改进了速度更新策略，故其全局搜索能力加强，对极值点分布复杂的函数寻粒子，并判断后续元素是否属于前种群，若没有，便继续定义，直至全部中心粒子都被确定。尽管这种生成的子种群有着较强的独立性，但经过测试，算法的寻优能力与种群分布有着很大的关系，自动生成的子种群容易重叠交叉，易陷入早熟或漏掉部分极值点的情况。因此，初始种群的分布合理，中心粒子位置较全局均匀......”。

8、“.....采用种群进化的改进粒子群算法在算法中，首先需要通过欧拉距离来确定若干个子种群划分。采用欧氏距离来测量粒子之间的相对位置关系，然后利用与其距离就整体而言最近的粒子所有对应维度上的数据来替代当前维度粒子的信息。这样可以使得空间中距离相对比较近的粒子自动聚最优解的和，为两个相邻小生境之间的最小距离，此处取同样为，之间的随机数，若不存在与该粒子距离小于，为，否则为。实验分析测试函数为了验证的算法性能，验证改进策略的效果，将与经典的，进行实验对比。本文实验环境为Ⓡ，的，操作系统为。同时选取个维多模态测试函数和个维否属于前种群，若没有，便继续定义，直至全部中心粒子都被确定。算法有很多不同的拓扑结构......”。

9、“.....而不同的拓扑结构改变着种群粒子之间信息交流的方式且能够改变算法整体的收敛速度和收敛精度。故为了提高算法更好更稳定的性能，利用环形拓扑结构来改变种群更新方式式中为惯性权重，上文已经过此范围来重新更新粒子信息。采用种群进化的改进粒子群算法在算法中，首先需要通过欧拉距离来确定若干个子种群划分。采用欧氏距离来测量粒子之间的相对位置关系，然后利用与其距离就整体而言最近的粒子所有对应维度上的数据来替代当前维度粒子的信息。这样可以使得空间中距离相对比较近的粒子自动聚焦生成子种群。在种群当群多模态函数优化现代电子技术，基金国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目中央高校基本业务专项基金资助。尽管这种生成的子种群有着较强的独立性，但经过测试......”。