在计算机科学和优化算法领域，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种常用的全局优化方法，它通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为来进行参数优化。PSO算法由Kennedy和Eberhart在1995年提出，因其简单、高效的特点在众多领域得到应用，如函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及遗传算法中。
然而，标准粒子群算法在面对复杂问题，特别是多极点函数优化问题时，存在一些固有的问题。主要的问题是容易发生早熟收敛（premature convergence）和陷入局部最优解（local optimum）。早熟收敛是指算法在未全面搜索解空间的情况下，由于粒子快速聚集到一个当前看似最优的位置，导致搜索提前停止，未能找到真正的全局最优解。
趋利避害原则是生物学领域用来描述一些昆虫在生存过程中所采用的一种策略，即在寻找食物或逃避危险时，不仅会寻找有利条件，同时也会避免不利条件。在优化问题中，此原则可以帮助算法跳出局部最优，探索更多的可能解，从而提高找到全局最优解的概率。
本文针对上述标准粒子群算法存在的问题，提出了将趋利避害原则应用于粒子群优化算法中。文章通过将这种原则引入到PSO算法的改进中，提出了两种不同的改进策略，用以保持或增加种群的多样性。种群多样性是指在优化过程中，粒子群体的分布状况，其多样性越高，则算法探索解空间的能力越强，越有可能避免陷入局部最优。
为了验证改进策略的有效性，作者进行了一系列仿真实验。实验结果表明，采用基于趋利避害原则的粒子群算法处理多峰函数优化问题时，相比于传统粒子群优化算法，其全局寻优性能有显著提高。这表明，在算法中合理加入避害机制能够有效防止粒子群过早集中于一个局部最优，从而提高寻找全局最优解的能力。
文章中还提到了关键词：粒子群优化、趋利避害、种群多样性、标准测试函数。这些关键词概括了文章的核心研究内容。其中，粒子群优化指的是算法本身，趋利避害是指在算法中加入的改进原则，种群多样性是评估算法性能的重要指标之一，标准测试函数用于评价和比较不同优化算法的性能。
在引言部分，文章回顾了PSO算法的发展历史及其在各个领域的应用情况，同时指出了该算法存在的问题，即在实际应用中可能因为早熟收敛导致优化效果不佳。通过引入趋利避害原则，提出改进方案，旨在解决PSO算法在优化过程中容易陷入局部最优解的问题，从而提高算法的全局搜索能力。这是本研究的重点，也是文章的核心内容。
根据中图分类号TP18，本研究属于计算机理论与方法这一大类。文献标志码A表明了本文的学术价值和重要性。文章编号和doi提供了引用的标准化途径，方便科研人员检索和引用。通过这些信息，读者可以了解到本篇文章在科研出版物中的定位和影响力。
