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- [2] Proceeding of the 3rd International Con-ference,Genetic Algorithms(ICGA-89) .2 Richardson J T,Palmer M R,Liepins G,et al. GeorageMason University,Morgan Kaufmann Publishers . 1989
基于模拟退火的粒子群算法求解约束优化问题
被引：27
作者：
寇晓丽
刘三阳
机构：
[1] 西安电子科技大学数学科学系
来源：
关键词：
人工智能;
粒子群算法;
模拟退火;
约束优化问题;
双群体;
多样性;
D O I：
10.13229/j.cnki.jdxbgxb2007.01.027
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
针对复杂约束优化问题,提出一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法(SAPSO)。该算法使粒子的飞行无记忆性,结合模拟退火算法重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的粒子,用SAPSO算法使粒子逐步搜索到最优可行解;另一个群体保存具有不可行解的粒子,并且可行解群体以一定的概率接受具有不可行解的粒子,有效地维持了群体的多样性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到位于约束边界上(或附近)的最优解,具有较好的稳定性。
引用
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页数：5
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