ty -jour a2 -ting，chuan -kang au -idoumghar，lhassane au -melkemi，melkemi，mahmoud au -schott，RenéAu -aouad -aouad，aouad，Maha Idrissi py -2011 da -2011/11/06/06/04 ti -Hybrid PSO -SA型algorithms多模式功能优化和减少嵌入式系统SP -138078 VL -2011 AB中的能源消耗 - 本文提出了一种新型混合进化算法，该算法结合了粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）算法。当使用PSO达到局部最佳溶液时，所有颗粒都会在其周围聚集，并且从该局部最佳脱离的局部逃脱变得困难。为了避免PSO的过早收敛性，我们提出了一种新的混合进化算法，称为HPSO-SA，基于PSO确保快速融合的想法，而SA由于其强大的本地搜索能力而带来了本地Optima的搜索。拟议的HPSO-SA算法在十个标准基准多模式函数上进行了验证，我们为其获得了显着改进。将结果与现有混合PSO-SA算法获得的结果进行了比较。在本文中，我们还提供了两个版本的HPSO-SA（顺序和分布式），以最大程度地减少嵌入式系统记忆中的能量消耗。与Tabu Search（TS）相比，HPSO-SA的两个版本（HPSO-SA）将记忆的能源消耗从76％减少到98％。此外，HPSO-SA的分布式版本可在4个PC的集群中节省约73％的执行时间。SN -1687-9724 UR -https：//doi.org/10.1155/2011/138078 do -10.1155/2011/138078 JF-应用计算智能和软计算