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基于粒子滤波重采样与变异操作结合的RSPSO算法

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　　针对标准粒子群优化（PSO）算法在求解过程中存在求解精度低、搜索后期收敛速度慢等问题，提出一种基于粒子滤波重采样步骤与变异操作相结合的改进PSO算法-RSPSO。该算法充分利用重采样中具有较大权值的粒子被保留和复制、较小权值的粒子被舍弃的特点，并利用已有的变异操作方法克服粒子匮乏的缺点，大大增强了PSO算法中后期搜索阶段的局部搜索能力。在不同基准函数下对RSPSO算法和标准PSO算法以及文献中其他改进算法进行对比。实验结果表明，RSPSO算法的收敛速度较快，同时其搜索精度和解的稳定性均有所提高，且能够全局地解决多峰问题。

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