In locust algorithm, inertia weight

In locust algorithm, inertia weight w is very important for local and global development. The larger inertia weight w is conducive to jump out of the local optimum, but it is not easy to get the exact solution. The smaller inertia weight w is conducive to the local optimum, and speeds up the convergence speed of the algorithm, but it is not easy to jump out of the local extreme point.

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在蝗虫算法中，惯性权重w对于局部和全局的发展都是非常重要的较大的惯性权重w有利于跳出局部最优解，但不易得到精确解。较小的惯性权重w有利于局部最优，加快了算法的收敛速度，但不易跳出局部极值点。<br>

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