【摘 要】
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该算法先利用Christos贪心算法将整个搜索区域进行自适应分区段,在每一区段内搜索出最优位置,然后将各区段的最优位置组成一新微粒群,继续搜索全局最优位置。而在每个区段中,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60673062）,广东省自然科学基金资助项目（06025686）,广东省科技计划资助项目（2005810101048,2006811201003）.
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该算法先利用Christos贪心算法将整个搜索区域进行自适应分区段,在每一区段内搜索出最优位置,然后将各区段的最优位置组成一新微粒群,继续搜索全局最优位置。而在每个区段中,又将模拟退火算法引入到粒子群优化（PSO）之中,通过Boltzmann机制选择每一区段中局部极值,使新算法在不同阶段兼顾对多样性和收敛速度的不同要求。与其他混合PSO算法相比,仿真实验表明,新算法具有较高的解精度,能较好地解决过早收敛问题。
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