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粒子群算法存在着易陷入局部最优,过早收敛等缺点,提出一种将粒子群和模拟退火相结合的算法,并对学习因子做了相应的改进。在保持全局搜索速度较快的前提下,提高全局概率突跳的能力,理论上能够较好地克服粒子群算法本身容易陷入局部最优的缺点,并将新的算法用于热工过程参数辨识之中。实验证明,新的算法有较好的辨识效果。