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粒子群算法(PSO)是进化计算领域中一种优化算法，被广泛应用到函数优化、神经网络训练、模式分类和模糊系统控制等领域。基本的粒子群算法容易陷入局部最优，本文引用模拟退火的思想，改进了基本的粒子群算法，使其跳出局部最优。本文提出了两种改进策略，并反复测试两种改进策略和基本粒子群算法以比较它们的优劣，最后经过分析得出结论：两种改进策略的全局搜索性能优于基本粒子群算法。