【摘 要】
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针对分布估计算法在求解问题的过程中局部搜索能力较弱的缺点,引入了信赖域算法,提出了结合信赖域算法的分布估计算法.由于信赖域算法是一种很好的局部快速寻优方法,因此在分
【基金项目】
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山西省自然基金（2014011006-2）,太原科技大学研究生教改项目（20133001）
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针对分布估计算法在求解问题的过程中局部搜索能力较弱的缺点,引入了信赖域算法,提出了结合信赖域算法的分布估计算法.由于信赖域算法是一种很好的局部快速寻优方法,因此在分布估计算法的基础上,再对每一个粒子分别实施信赖域算法,能够加强算法的局部搜索能力.新算法不仅保持了种群的多样性,而且具备更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力,避免早熟收敛的发生.数值试验结果表明：该算法能收敛到满足约束条件的最优解,并且具有很强的搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.
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