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基本粒子群算法的惯性权重可以提高其优化性能，当权重值较大时，算法具有较好的全局搜索能力，当惯性权重值较小时，对其精确寻优性能有显著提升。为了平衡粒子群算法的局部搜索和全局搜索能力，本文提出一种改进的自适应惯性权重计算方法：포르투갈어
O peso de inércia do algoritmo básico de otimização de enxame de partículas pode melhorar seu desempenho de otimização. Quando o valor de peso é grande, o algoritmo tem melhor capacidade de pesquisa global. Quando o valor de peso de inércia é pequeno, seu desempenho de otimização precisa é significativamente melhorado. A fim de equilibrar a busca local e a capacidade de busca global do algoritmo de otimização de enxame de partículas, um método de cálculo de peso de inércia adaptativa aprimorado é proposto neste trabalho:
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