计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
5期
116-119
,共4页
粒子群算法%遗传粒子群算法%遗传算法%车辆路径问题
粒子群算法%遺傳粒子群算法%遺傳算法%車輛路徑問題
입자군산법%유전입자군산법%유전산법%차량로경문제
粒子群算法在求解连续变量问题有了比较成功的应用,但是对离散变量问题方面的应用研究却相对滞后.针对离散优化问题,提出了一种遗传粒子群算法.算法使用了交叉、变异等遗传算子替代传统粒子群算法的速度-位移公式,克服了传统粒子群算法对组合优化问题编码时出现的信息冗余的问题,提高了搜索效率.应用该算法求解了车辆路径问题,实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛能力和较快的收敛速度.在同等条件下,求解效果要明显好于遗传算法和基于速度位移公式的粒子群算法.
粒子群算法在求解連續變量問題有瞭比較成功的應用,但是對離散變量問題方麵的應用研究卻相對滯後.針對離散優化問題,提齣瞭一種遺傳粒子群算法.算法使用瞭交扠、變異等遺傳算子替代傳統粒子群算法的速度-位移公式,剋服瞭傳統粒子群算法對組閤優化問題編碼時齣現的信息冗餘的問題,提高瞭搜索效率.應用該算法求解瞭車輛路徑問題,實驗結果錶明,該算法具有較好的全跼收斂能力和較快的收斂速度.在同等條件下,求解效果要明顯好于遺傳算法和基于速度位移公式的粒子群算法.
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