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为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。 相似文献
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基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题,提出一种基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法(KDMSPSO).在该算法中,利用K-均值聚类算法将种群分成若干个子群(聚类);为了增强子群间的信息交流,对子群进行动态重组;在每个子群中,粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共同调整.在基准函数测试和实际应用中,其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO算法具有一定的优势. 相似文献
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[目的]建立一种萝卜及萝卜叶中除虫脲的检测方法,研究其消解及最终残留情况,并对其慢性摄入风险进行评估。[方法]样品用20 mL二氯甲烷-石油醚(体积比3∶4)提取,Cleanert SC_(18)-SPE柱净化,高效液相色谱法定性定量分析。[结果]除虫脲在萝卜中的平均回收率为89.72%~102.29%,相对标准偏差为3.57%~8.76%;在萝卜叶中的平均回收率为75.84%~99.96%,相对标准偏差为7.35%~11.40%;除虫脲在一定浓度范围内线性关系良好,R20.99;除虫脲在贵州和安徽萝卜叶中的消解半衰期分别为5.92、5.87 d;慢性摄入风险评估中,RQ值在0.048~0.130范围内,远低于1。[结论]该方法线性关系、准确度和精密度良好,能够有效地检测萝卜和萝卜叶中除虫脲的残留量。在推荐施药剂量和施药次数下,其慢性摄入对人类健康的风险可接受。 相似文献
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为有效解决复杂多目标动态环境经济调度问题,提出一种基于精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法.以传统的差分进化(differential evolution,DE)算法为框架,为了提高DE算法的开采和探索能力,增设精英群的克隆和突变机制,采用动态选择方式确定精英群,有效增强算法的全局搜索能力.数值试验以I... 相似文献
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为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法(DCPSO).在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少策略以提升种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力;同时引入广义学习策略以增加粒子飞向全局最优位置的概率.在基准函数的测试中,结果显示DCPSO算法比其它PSO算法有更好的性能;在实际... 相似文献
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基于二进制交叉和变异的粒子群算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群算法在求解多峰问题时极易陷入局部最优解,提出了基于模拟二进制交叉和多项式变异的粒子群算法(sPDPSO>。在该算法中,为了更好地利用每个粒子的历史信息,引入了外部存档存储每个粒子的最优位置( pbest) ;同时,对外部存档中的pbest进行二进制交叉,而对新产生的全局最优粒子进行多项式变异。基准函数的测试结果显示,SPDPS()算法在求解多峰问题上有一定的优势。在实际应用中,以TSP为研究对象,结果显示SPDPSO算法获得了比其它算法更好的解。 相似文献