微型电脑应用
微型電腦應用
미형전뇌응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2012年
10期
1-4
,共4页
群智能混合算法%蚁群算法%差分进化算法%粒子群算法%TSP问题
群智能混閤算法%蟻群算法%差分進化算法%粒子群算法%TSP問題
군지능혼합산법%의군산법%차분진화산법%입자군산법%TSP문제
针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO).通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点.通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题.
針對物流車輛路徑優化問題,攷慮到基本蟻群算法有收斂速度慢、易陷入跼部最優的缺點,採用瞭一種雙種群蟻群算法,在蟻群的基礎上引入差分進化(DE)和粒子群算法(PSO).通過在PSOAS種群和DEAS種群之間建立一種信息交流機製,使信息能夠在兩箇種群中傳遞,以免某一方因錯誤的信息判斷而陷入跼部最優點.通過matlab倣真實驗測試,錶明該群智能混閤算法可以較好地解決TSP的問題.
침대물류차량로경우화문제,고필도기본의군산법유수렴속도만、역함입국부최우적결점,채용료일충쌍충군의군산법,재의군적기출상인입차분진화(DE)화입자군산법(PSO).통과재PSOAS충군화DEAS충군지간건립일충신식교류궤제,사신식능구재량개충군중전체,이면모일방인착오적신식판단이함입국부최우점.통과matlab방진실험측시,표명해군지능혼합산법가이교호지해결TSP적문제.
