全局最优且严格可行
将双目标粒子群优化与梯度下降结合，在保证路径约束严格满足的同时，实现切换系统全局最优控制。
Li, Huan · 付俊 · 柴天佑
IEEE Transactions on Artificial Intelligence 2024
利用双目标粒子群算法的搜索机制，每个粒子根据当前位置智能调整目标以探测满足约束的全局最优区域，避免陷入局部最优。
全局搜索确定的区域内采用梯度下降法精确定位满足KKT条件的可行解，数值仿真表明解精度得到提升。
证明了混合方法能在有限次迭代内获得满足一阶近似KKT条件的最优解，提供了理论保证。