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針對原始粒子群優(yōu)化算法（ PSO）在搜索過程中容易陷入局部最優(yōu)點的問題，并盡量避免破壞種群多樣性，提出一種含交叉項的混合二范數(shù)粒子群優(yōu)化算法HTPSO。首先，利用二范數(shù)原理計算當前粒子與個體歷史最優(yōu)粒子間的歐氏距離；其次，將歐氏距離引入速度迭代公式以影響社交項對粒子速度的作用，并按照一定規(guī)律隨機分布慣性權(quán)重；最后，在此基礎(chǔ)上簡化粒子群算法，并將差分進化（ DE）算法中的交叉算子融入該算法中，使粒子能在一定概率下與個體歷史最優(yōu)粒子交叉。為了驗證HTPSO的性能，與利用正弦函數(shù)改進慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法（ SinPSO）、自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法（SelPSO）、基于自適應(yīng)慣性權(quán)重的均值粒子群優(yōu)化算法（MAWPSO）和簡化粒子群優(yōu)化算法（ SPSO）在不同維度下解決8個常用基準函數(shù)，并根據(jù)T-test、成功率和平均迭代次數(shù)分析了各算法的優(yōu)化結(jié)果。實驗結(jié)果表明，HTPSO具有較優(yōu)秀的收斂能力，且粒子運動非常靈活。
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