轻工机械
輕工機械
경공궤계
2015年
3期
42-45,49
,共5页
遗传算法%旅行商问题(TSP)%混合粒子群算法%粒子群算法%多样性
遺傳算法%旅行商問題(TSP)%混閤粒子群算法%粒子群算法%多樣性
유전산법%여행상문제(TSP)%혼합입자군산법%입자군산법%다양성
genetic algorithm%Travelling Salesman Problem (TSP)%hybrid particle swarm optimization%particle swarm optimization%diversity
针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题(TSP)的混合粒子群算法.将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力.仿真结果表明,新的混合粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果.
針對粒子群算法在解決組閤優化時存在早熟和易陷入跼部最優的問題,提齣一種求解旅行商問題(TSP)的混閤粒子群算法.將粒子群算法與遺傳算法結閤,引入遺傳算法中的交扠和變異操作,通過箇體極值和群體極值的交扠以及粒子自身變異的方式增加種群的多樣性,避免粒子陷入跼部最優,提高算法的跼部搜索能力.倣真結果錶明,新的混閤粒子群算法在解決TSP問題時具有較好的收斂性及優化效果.
침대입자군산법재해결조합우화시존재조숙화역함입국부최우적문제,제출일충구해여행상문제(TSP)적혼합입자군산법.장입자군산법여유전산법결합,인입유전산법중적교차화변이조작,통과개체겁치화군체겁치적교차이급입자자신변이적방식증가충군적다양성,피면입자함입국부최우,제고산법적국부수색능력.방진결과표명,신적혼합입자군산법재해결TSP문제시구유교호적수렴성급우화효과.
