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为克服粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的缺陷，作者提出一种基于模拟退火的改进粒子群算法（PSOBSA）．在PSOBSA算法中，每间隔若干代，对粒子的历史最优位置进行变异操作，以产生新的粒子；并采用模拟退火的思想，允许新产生的粒子的目标函数值在有限范围内变化；最后采用一种广义的学习策略提升种群收敛的概率．在基准函数的测试中，结果显示PSOBSA算法比基本PSO算法有更好的性能．