计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
7期
2074-2079
,共6页
蒋悦%沈冬梅%赵彦%高尚策
蔣悅%瀋鼕梅%趙彥%高尚策
장열%침동매%조언%고상책
引力搜索算法%分布估计%旅行商问题%NP-hard问题%局部最优解
引力搜索算法%分佈估計%旅行商問題%NP-hard問題%跼部最優解
인력수색산법%분포고계%여행상문제%NP-hard문제%국부최우해
Gravitational Search Algorithm (GSA)%Estimation of Distribution (ED)%Traveling Salesman Problem (TSP)%NP-hard problem%local optimal solution
针对传统离散引力搜索算法(GSA)容易陷入局部最小解的问题,提出了一种引力搜索和分布估计的混合离散算法GSEDA.通过有效地利用个体在引力搜索的历史统计信息,结合分布估计建立的概率分布模型,生成新的具有全局统计意义的优良解,继而更新搜索群体,使算法搜索更加平衡了空间的开发和探索能力,从而使得算法具有更强的跳出局部最优解的能力.仿真实验结果表明提出的新算法比传统算法具有更好的优化性能和鲁棒性.
針對傳統離散引力搜索算法(GSA)容易陷入跼部最小解的問題,提齣瞭一種引力搜索和分佈估計的混閤離散算法GSEDA.通過有效地利用箇體在引力搜索的歷史統計信息,結閤分佈估計建立的概率分佈模型,生成新的具有全跼統計意義的優良解,繼而更新搜索群體,使算法搜索更加平衡瞭空間的開髮和探索能力,從而使得算法具有更彊的跳齣跼部最優解的能力.倣真實驗結果錶明提齣的新算法比傳統算法具有更好的優化性能和魯棒性.
침대전통리산인력수색산법(GSA)용역함입국부최소해적문제,제출료일충인력수색화분포고계적혼합리산산법GSEDA.통과유효지이용개체재인력수색적역사통계신식,결합분포고계건립적개솔분포모형,생성신적구유전국통계의의적우량해,계이경신수색군체,사산법수색경가평형료공간적개발화탐색능력,종이사득산법구유경강적도출국부최우해적능력.방진실험결과표명제출적신산법비전통산법구유경호적우화성능화로봉성.
