张玉芬，王永军

（1.河北大学数学与计算机学院，河北保定 071002；

2.东方地球物理公司研究院数据处理中心，河北涿州 072751）

一种全局优化的两阶段算法

张玉芬1，王永军2

（1.河北大学数学与计算机学院，河北保定 071002；

2.东方地球物理公司研究院数据处理中心，河北涿州 072751）

为了提高算法的有效性，利用梯度算法和粒子群算法独立的运行机制，采用驱赶技术和重新初始化部分群体的技术，提出了一种基于梯度下降法和粒子群算法的两阶段优化算法，并对新算法进行了理论分析和数值仿真.数值结果显示新算法比单纯梯度算法有更好的全局优化能力，比单纯粒子群算法有更快的收敛速度和更高的精度.新算法求解质量更高，运行更稳定.

全局优化；两阶段算法；梯度算法；粒子群算法

全局优化问题广泛应用于金融模型、网络交通、图像处理、集成电路设计、分子生物学、数据库、物流配送系统设计中.因为这些优化问题存在多个不同于全局最优解的局部最优解，所以传统的非线性规划中的局部优化方法不能有效地处理这类问题.而且，随着科学的发展，工程中遇到的优化问题的规模越来越大、复杂性越来越高，这使得全局优化问题的求解变得更加困难.全局优化问题的难以解决阻滞了许多学科的发展，因而全局优化方法的研究显得尤为重要.

梯度类算法是一种确定性的局部优化方法，它能够快速高效地找到临近初始点的局部最优值.常见……