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| 一种求解约束优化问题的混合算法 | |
| 作者姓名： | 龙文 梁昔明 焦建军 |
| 作者单位： | 1.贵州财经学院 贵州省经济系统仿真重点实验室,贵阳 550004 2.贵州财经学院 数学与统计学院,贵阳 550004 3.中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410083 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.61074069）;贵州财经学院引进人才科研项目. |
| 摘 要： | 提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题,混合算法由两层迭代结构组成,在内层迭代中,利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下一个迭代点。外层迭代主要修正Lagrange乘子和罚参数,检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束优化子问题,检查收敛准则是否满足。数值实验结果表明该混合算法的有效性。 |
| 关 键 词： | 增广Lagrange函数 约束优化问题 粒子群优化 |
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