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中文摘要：
粒子群算法（PSO）是一种有效的演化算法。将免疫算法中浓度的概念引入粒子群算法中，提出了一种基于浓度概念的竞争排挤粒子群算法；并提出了基于样本方差的种群多样性指标，用以定量的描述种群多样性。这种改进的粒子群算法增加了粒子群的种群多样性，提高了算法的全局搜索能力。最后将本文的算法应用于梁结构和桁架结构优化设计，验证了算法的有效性。
英文摘要：
Particle swarm optimization （PSO） algorithm is an effective evolutionary algorithm. In this paper, the competitive particle swarm optimization algorithm （CPSO） was developed. The antibody density in artificial immune algorithm was introduced into PSO to improve searching characteristics by keeping the diversity of the population. A parameter was also defined to describe the diversity mathematically. The CPSO algorithm was then applied to beam structural design and truss structural design. The result shows that the CPSO acted efficiently.
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