西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2006年
6期
663-666
,共4页
高海昌%冯博琴%侯芸%朱利
高海昌%馮博琴%侯蕓%硃利
고해창%풍박금%후예%주리
粒子群优化%模拟退火%自适应变异
粒子群優化%模擬退火%自適應變異
입자군우화%모의퇴화%자괄응변이
提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化(HPSO)算法.该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化(PSO)之中,以PSO作为主体,先随机产生初始群体,并开始随机搜索产生新的个体.同时,使用自适应变异操作进行个体变异,对进化过的个体进行退火操作,以调整和优化群体.与模拟退火算法和基本PSO算法相比,HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异.复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明,所提算法的全局收敛性较好,提高了摆脱局部最优的能力,有效避免了基本PSO算法的早熟问题.
提齣瞭一種新的基于群體自適應變異和箇體退火操作的混閤粒子群優化(HPSO)算法.該算法將模擬退火過程引入到粒子群優化(PSO)之中,以PSO作為主體,先隨機產生初始群體,併開始隨機搜索產生新的箇體.同時,使用自適應變異操作進行箇體變異,對進化過的箇體進行退火操作,以調整和優化群體.與模擬退火算法和基本PSO算法相比,HPSO保持瞭基本PSO算法簡單、容易實現的特點,又能進行自適應變異.複雜函數優化和旅行商組閤優化問題的實例驗證錶明,所提算法的全跼收斂性較好,提高瞭襬脫跼部最優的能力,有效避免瞭基本PSO算法的早熟問題.
제출료일충신적기우군체자괄응변이화개체퇴화조작적혼합입자군우화(HPSO)산법.해산법장모의퇴화과정인입도입자군우화(PSO)지중,이PSO작위주체,선수궤산생초시군체,병개시수궤수색산생신적개체.동시,사용자괄응변이조작진행개체변이,대진화과적개체진행퇴화조작,이조정화우화군체.여모의퇴화산법화기본PSO산법상비,HPSO보지료기본PSO산법간단、용역실현적특점,우능진행자괄응변이.복잡함수우화화여행상조합우화문제적실례험증표명,소제산법적전국수렴성교호,제고료파탈국부최우적능력,유효피면료기본PSO산법적조숙문제.
