《表1 4种优化算法对于不同二级扰动条件的5种测试函数的优化结果》

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《引入多级扰动的混合型粒子群优化算法》

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其中，ε为引入一级扰动的概率.得到的概率会随着迭代深度的增加而减少.与此方法类似的是将粒子分为两种一种负责标准运行，另一种负责群体多样性.将两种粒子进行结合，可以趋近粒子在探索和收敛间的平衡[27].二级扰动在一级扰动判断之后引入.是否引入二级扰动，与粒子是否早熟的判断有关:若在优化过程探索期中最优粒子连续出现10次相同状态（前期实验表明:触发二级扰动的相同次数分别为10，20，30，40时，精度都没有显著差异 （见表1），因此设置为10次） ，则判定为局部收敛（早熟），从而引入二级扰动，使粒子快速跳脱出局部最优值.