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5、“.....解析性优化算法已不能满足人们的要 求，需要寻找种适合于大规模并行且具有智能特征的优化算法。现代进化类方法如人 工神经网络遗传算法禁忌搜索法模拟退火法和蚁群算法等在解决大规模的问题时 体现出强大的潜力，它们可以在合理的时间限制内逼近优化问题的较好可行解。其中， 遗传算法和蚁群算法被称为智能优化算法，其基本思想是通过模拟自然界生物的行为来 构造随机优化算法。 近年来......”。

6、“.....它们可以在合理的时间限制内逼近优化问题的较好可行解。其中， 遗传算法和蚁群算法被称为智能优化算法，其基本思想是通过模拟自然界生物的行为来 构造随机优化算法。 近年来，另种智能优化算法粒子群算法，简 称越来越受到学者的关注。粒子群算法是美国社会心理学家和电气 工程师在年共同提出的......”。

7、“.....它用无质量无体积的粒子作为个 体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解 的搜索。由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题， 在函数优化神经网络训练图解处理模式识别以及些工程领域都得到了广泛的应 用。 关键字非线性规划粒子群算法智能算法 ， ......”。

8、“.....用于求解各种组合优化问题的应用技术。最优化 问题是人们在工程技术科学研究和经济管理等诸多领域中经常碰到的问题，它是指 在满足定的约束条件下，寻找组参数值，使目标函数达到最大或最小。最优化问题 根据其目标函数约束条件的性质以及优化变量的取值范围可以分为许多类型......”。

9、“.....针对不同的最优化问题，提出了许多不同的优化方法，如牛顿法共轭 梯度法法拉格朗日乘子法等。这些优化算法能很好地找到问题的局 部最优点，是成熟的局部优化算法。 但是随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓展，人们发现由于问 题的复杂性约束性非线性建模困难等特点，解析性优化算法已不能满足人们的要 求，需要寻找种适合于大规模并行且具有智能特征的优化算法......”。