【摘 要】
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针对有约束最优化问题,提出了基于模拟退火的粒子群优化（particle swarm optimization-simulated annealing,PSO-SA）算法。该算法利用模拟退火算法以一定概率接受较差点的概率
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针对有约束最优化问题,提出了基于模拟退火的粒子群优化（particle swarm optimization-simulated annealing,PSO-SA）算法。该算法利用模拟退火算法以一定概率接受较差点的概率突跳特性,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性原则进行约束处理,并在模拟退火算法产生新粒子的过程中保留最优不可行解的信息,弥补了可行性原则处理最优点位于约束边界附近时存在的不足。4个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解。
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