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针对高维优化问题提出基于改进的微粒群及模拟退火方法的SA-PSO算法。算法引入了随机选择、小邻域赋值、极值扰动，以及渐进搜索等策略，能有效解决微粒规模与优化问题维数之间的矛盾，加快收敛速度并防止陷入局部最优解。经实例应用检验，SA-PSO算法能够达到预期的效果，开辟了求解高维优化问题的新途径。
基于PSO及SA的高维优化方法研究及应用
【摘 要】
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针对高维优化问题提出基于改进的微粒群及模拟退火方法的SA-PSO算法。算法引入了随机选择、小邻域赋值、极值扰动，以及渐进搜索等策略，能有效解决微粒规模与优化问题维数之间的
【机 构】
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武汉大学计算中心,长安大学环境科学与工程学院,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
【出 处】
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水力发电
【发表日期】
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2008年3期
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