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作者：高淑芝;赵匀琨;张义民;
单位：沈阳化工大学装备可靠性研究所;沈阳化工大学信息工程学院;
摘要：对于高非线性问题中，单一种群的粒子群算法（PSO）收敛速度较慢、种群多样性容易丢失、容易陷入局部最优解的情况，提出了一种多种群自适应交互学习改进粒子群算法（MAILPSO）。该算法将整个族群分为多个不同的种群，分别执行不同的策略，并在种群间相互学习，以兼顾全局搜索能力和局部收敛能力。典型功能函数的仿真结果证明，该算法有着更强的收敛能力和更高的收敛精度。最后将MAILPSO算法应用于房屋屋梁可靠性指标的评估中，以此证明方法的实用性。
关键词：粒子群优化;;交互式学习;;自适应;;多策略;;可靠性评价
基金资助：NSFC-国家自然科学重点基金—辽宁联合基金（U1708254）;; 辽宁省特聘教授（No.[2018]3533）项目
