%0 Journal Article
%T 基于模拟退火的粒子群算法求解约束优化问题
%A 寇晓丽
%A 刘三阳
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 136-140
%D 2007
%X 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。
%K 人工智能
%K 粒子群算法
%K 模拟退火
%K 约束优化问题
%K 双群体
%K 多样性
%K 人工智能
%K 粒子群算法
%K 模拟退火
%K 约束优化问题
%K 双群体
%K 多样性
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2007/V37/I01/136