通过加强粒子群优化（PSO）算法处理约束和整数变量的能力，使其适于求解混合整数非线性规划（MINLP），构建了一种混合粒子群优化（HPSO）算法.建立了种群的约束矩阵来反映其解满足约束的情况，运用Pareto支配概念评价解的优劣，确定种群的局部最优点和全局最优点.通过增设基于距离函数的概率取整操作和随机变异的解修复操作，加快了搜优速率.利用各粒子的局部最优点信息更新速度，采用多粒子群策略增强了种群多样性.实例测试结果显示，与其他算法相比，HPSO算法具有更好的全局寻优能力，收敛速度更快.
国家自然科学基金资助项目（20276063）.
贺益君 陈德钊. 适于混合整数非线性规划的混合粒子群优化算法[J]. J4, 2008, 42(5): 747-751.
HE Yi-Jun, CHEN De-Zhao. . J4, 2008, 42(5): 747-751.
http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/ 或 http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2008/V42/I5/747
Cited
