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摘要：本文引入综合学习、多种群并行和参数自适应等思想，提出一种多策略自适应综合学习粒子群算法。该算法设计多种群并行策略，提高种群多样性，加速收敛；实现种群粒子交换与变异，保证粒子间信息共享；将全局最优值加入速度更新，设计新的速度更新策略，提高局部搜索能力；采用综合学习策略构造学习样本，有效促进信息交换，避免陷入局部极值；通过线性改变学习因子，设计新的因子调整策略，增强全局搜索能力；设计一种基于S型递减函数的自适应惯性权重调整策略，均衡搜索能力。最后，选取一些基准函数和光伏参数优化，该算法在10个函数中的6个上取得最优性能。结果表明，所提算法与粒子群优化的一些变体和其他算法相比，多样性、求解精度和搜索能力都有了很大的提高，为光伏发电这一复杂的工程问题提供了更有效的参数组合，从而提高了能量转换效率。
一种多策略自适应综合学习PSO算法及其应用
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