【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第12期 218-221页,共4页

【作 者】： 杜松 ; 周健勇

【摘 要】 为进一步改善模拟退火粒子群算法（SAPSO）在高维复杂函数上的收敛速度和全局搜索效果，提出了一种基于差分进化算法和模拟退火粒子群算法的混合优化算法（DESAPSO）。通过引入差分进化算法（DE）维持种群多样性，提高了模拟退火粒子群算法的全局优化能力。在差分进化的基础上种群进行模拟退火粒子群优化，提高了算法的寻优效率。四个测试函数的仿真结果表明，改进算法相比于模拟退火粒子群算法和差分进化算法，收敛速度、稳定性和全局搜索能力都显著提高。