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中文摘要：
广义微粒群算法是根据动物群体智能行为所需要满足的收敛性、随机性、平衡性和方向性等条件提出的一种新型的微粒群算法模型。本课题借鉴生物系统的自组织现象，研究聚集中心、聚集方式及聚集行为的融合机制，建立起能更好反映群体智能行为的广义微粒群算法体系结构。本课题主要研究了以下几部分的内容（1）从鱼群聚集的两种现象（congregation和aggregation）出发，探讨了近邻个体的影响，引入了近邻个体交互微粒群算法。进而，通过引入单个鱼对食物源的预测功能，提供了更加接近自然现象的聚集中心选择模式，从而为算法提供了大量的应用领域。（2）通过引入个体的决策机制直接控制（控制器控制）及反馈控制（个性化思想），有效地模拟了个体的行为，使得每个个体依据不同的决策结果采取不同的聚集方式。（3）在鸟群觅食的过程中，由于食物源及环境的限制，所有的个体不会趋于相同的区域。因此，在觅食的过程中，多样性控制可以限制鸟群大量聚集于相同的区域。进而提出了知识（即理论化的经验）的协同机制，从而为不同的微粒提供了不同的聚集行为。本项目的研究结果对于充实进化计算的内容，提高进化计算的性能具有十分重要的理论意义。
结论摘要：
英文主题词Generalized particle swarm optimization; control; swarm cluster phenomenon; decision manner
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