一种改进的离散粒子群优化算法

针对旅行商问题，提出了一种改进的离散粒子群优化算法，根据优化问题及离散量的特点，对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义，为防止算法的早熟停滞现象，提出用扰动速度来增加粒子群的多样性，为提高算法的求精能力，设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值，使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡．与领域中的其它典型算法进行了仿真比较，结果表明，该算法具有很好的性能．     

求解TSP问题的伪贪婪离散粒子群优化算法

以旅行商问题为例,提出一种基于元胞结构的伪贪婪离散粒子群优化算法.为了体现粒子对环境的感知能力,设计了伪贪婪的粒子位置修改操作算子,为了反映粒子间不同学习能力,体现粒子的个体差异性,设计了3种学习算子来提高算法的局部求精能力,为了更好地保持粒子群的多样性,采用了元胞结构作为粒子群的种群拓扑和邻城结构,这些策略使算法在空...     

独立任务分配问题的离散粒子群优化算法

以异构环境下独立任务分配问题为例,提出一种离散粒子群优化算法.对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行重新定义.为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义个体多样性和微观多样性.算法中使用排斥算子来保持粒子群的多样性,使用学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得较好的平衡.与领域中的其它典型算法进行仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

改进的PSO在TSP中的应用

粒子群优化算法（PSO）是Eberhart和Kennedy提出的,该算法具有思想简单、易编程实现等特点,引起了国内外相关领域众多学者的关注。本文以旅行商问题为例,提出一种离散粒子群优化算法,对粒子的位置、速度等量及运算规则进行定义,并在迭代过程中对速度引入收缩因子。实验结果表明,该算法具有很好的性能。     

求解二次分配问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

一种求旅行商问题的离散粒子群算法

针对旅行商问题提出一种离散粒子群算法。算法重新定义了速度及其与粒子位置的相关算子,设计了"距离排序矩阵"(保存距离城市由近到远的其他城市的矩阵),并根据它生成可动态变化的优秀基因库来指导粒子高效地进行全局搜索。本文用TSPLIB中的部分案例进行实验,实验结果表明,该算法在求解旅行商问题上有很好的性能,并且具有很好的鲁棒性。     

基于离散粒子群优化算法的含权旅行商问题新解法

考虑现有旅行商问题常忽略车辆载重对运输费用的影响,建立含权旅行商问题模型。在分析含权旅行商问题性质的基础上,提出离散粒子群优化算法求解含权旅行商问题。重新定义问题域的粒子速度、粒子位置等运算规则,引入惯性系数线性下降策略。实验表明,该算法可以有效用于含权旅行商问题的求解,并且对含权旅行商问题的求解性能优于遗传算法和模拟退火算法。     

模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题

粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题，但是对于离散域问题特别是路由问题的求解研究还很少．本文提出了一种改进的粒子群优化算法，用于求解旅行商问题．采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度，并重新定义其更新公式，最后对TSPLIB中的具体算例进行测试，实验结果表明该算法能够得到较好的结果．     

求解TSP问题的自逃逸混合离散粒子群算法研究

通过对旅行商问题（TSP）局部最优解与个体最优解、群体最优解之间的关系分析,针对DPSO算法易早熟和收敛慢的缺点,重新定义了离散粒子群DPSO的速度、位置公式,结合生物界中物种在生存密度过大时个体会自动分散迁徙的特性和局部搜索算法（SEC）后,提出了一种新的自逃逸混合离散粒子群算法（SEHDPSO）.自逃逸思想是一种确定性变异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过自逃逸行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷.仿真结果表明,SEHDPSO算法比混合蚁群算法（ACS＋2-OPT）具有更好的收敛性和搜索效率.     

基于改进粒子群优化算法求解旅行商问题

本文提出了一种改进粒子群优化算法:在算法中引入了速度变异机制和粒子自探索机制。这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。用改进后的粒子群算法求解标准的旅行商问题,数字仿真表明了算法有效性。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

基于改进离散粒子群算法的炼钢连铸最优浇次计划

提出了浇次数未知的最优浇次计划模型. 在分析该模型求解困难的基础上, 提出了用伪旅行商表示该模型的方法. 针对离散粒子群优化具有收敛速度、精度低, 但能充分利用各粒子的局部最优值和全局最优值信息的特点,而序列倒置算子具有收敛速度和精度较高, 但学习具有盲目性的特点, 结合二者优点, 提出了一种基于序列倒置的改进离散粒子群优化算法. 实验研究表明, 该算法与普通离散粒子群优化算法相比, 不论是收敛速度和还是求解精度都有了较大提高. 基于该改进算法求解最优浇次计划模型的研究表明: 所提伪旅行商问题模型非常适合用于组浇模型描述. 应用实际生产数据的计算表明该模型及其求解方法均非常有效.     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

为高效解决旅行商问题,结合光学寻优算法、混沌优化算法、粒子群优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,应用光学寻优算法的优点,为粒子群中粒子找到了一组最优的初始值,引入交换子、交换序列、混沌序列,提出了适合旅行商问题的光学混沌粒子群算——并严格证明了新算法的稳定性、收敛性.数值实验仿真结果表明,该算法收敛速度快、迭代次数少,能快速找到令人满意的最优解,为解决旅行商问题提供了新的思路.     

求解TSP的改进自组织PSO算法

针对粒子群算法（PSO）的早熟收敛现象,从种群多样性出发,基于自组织临界性特点改进PSO 算法的参数设置,采用自组织的惯性权重和加速系数,并增加了变异算子。借鉴交换子和交换序概念,设计出了能直接在离散域进行搜索的改进的自组织PSO算法。用于旅行商问题（TSP）的求解,并与基本及其他典型改进PSO算法进行性能比较。实验结果证实改进的自组织PSO算法是有效的。     

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想，提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题．与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较，24种混合粒子群算法的效果都比较好，其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好，而且简单有效．对于目前仍没有较好解法的组合优化问题，通过此算法修改很容易解决．