【摘 要】
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摘要：本文在研究粒子群优化算法和模拟退火优化算法的基础上,融合两种算法,巧妙的利用两种优化算法的优点,创建出一种新的算法,本文把此算法称作基于模拟退火的粒子群优化算法
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摘要：本文在研究粒子群优化算法和模拟退火优化算法的基础上,融合两种算法,巧妙的利用两种优化算法的优点,创建出一种新的算法,本文把此算法称作基于模拟退火的粒子群优化算法。其后选出六个优化标准测试函数,使用本文算法对其进行优化,获得相关图像和数据后,并进行分析。本文所做主要工作如下：(1)算法研究。首先,对粒子群算法和模拟退火算法两种算法进行全方位的研究,包括算法原理、算法思想、算法流程等,并使用MATLAB对其编程实现,研究其性能表现。(2)创建本文算法并实现。利用粒子群算法和模拟退火算法的优点成功融合,形成了本文算法,其后对本文算法进行阐述,包括：算法原理、算法步骤、算法流程图等,并使用MATLAB实现。(3)测试函数研究。对测试函数进行研究,精选出六种优化标准测试函数,给出六种测试函数的最优值,并使用MATLAB绘制出其图象。(4)测试本文算法。使用本文算法对选出的优化测试函数进行多方面的测试,包括：测试曲线、优化前后粒子位置对比、50次独立实验。(5)测试数据分析。对由测试产生的数据进行分析,证明算法的可用性、收敛性、有效性和优越性。(6)使用基于模拟退火的粒子群算法求解FSP问题,测试典型问题Car和REC问题集。并对比其他算法,分析求解数据。图22
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