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微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法，但该方法易使粒子在搜索中停滞不前，为了改进传统约束保持法的缺点，将微粒群算法与信赖域算法相结合，从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外，采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重，改善了算法的全局寻优能力，提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比，改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。