摘要：在PSO中引入反向学习策略（Opposite-Based Learning ）可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置，增加了接近全局最优解的机会。然而，OBL仅在演化初期作用显著，在演化后期则需通过变异等手段来提高其“开发”能力。针对该问题，基于透镜成像原理，引入缩放因子和搜索半径两个可调参数进一步平衡了算法的“探索”和“开发”能力。实验表明该策略能够提高种群多样性和收敛性能。

关键词：反向学习 粒子群算法 透镜成像 

单位：武汉大学软件工程国家重点实验室、武汉大学计算机学院; 湖北武汉430072; 景德镇陶瓷学院信息工程学院; 江西景德镇333403