【摘 要】
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针对离散变量空间的组合优化问题,提出了基于遗传算法的交叉操作和模拟退火思想的二进制混合粒子群算法。为提高算法的收敛速度,在传统的二进制粒子群算法中结合了模拟退火思
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针对离散变量空间的组合优化问题,提出了基于遗传算法的交叉操作和模拟退火思想的二进制混合粒子群算法。为提高算法的收敛速度,在传统的二进制粒子群算法中结合了模拟退火思想来引导当前最优解的进化。同时为了简化算法的结构,引入遗传算法中的交叉操作来替代速度和位置的更新操作。仿真实验比较了传统的二进制粒子群算法（BPSO）、二进制退火粒子算法（BSAPSO）、二进制交叉粒子群算法（BCPSO）和二进制混合粒子群算法（BHPSO）的性能。结果表明：二进制混合粒子群算法在收敛速度、全局寻优能力和算法收敛的稳定性方面都优于
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