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基于漢明距離的改進粒子群算法

大?。?/span>0.86 MB 人氣:5 2017-11-24 需要積分:0

  針對傳統(tǒng)粒子群算法不適合求解離散型問題,提出一種基于漢明距離的改進粒子群算法。該算法保留了粒子群算法的基本思想和流程,并基于漢明距離為粒子定義了一種新型的速度表示。同時,為了使算法尋優(yōu)能力更高、避免迭代過程陷入局部最優(yōu)無法跳出,設(shè)計了2-opt和3-opt算予,結(jié)合隨機貪婪規(guī)則,使求解質(zhì)量更高、收斂更快。在算法后期,為了提高粒子在整體解空間中的全局搜索能力,采用一部分粒子重新生成的方式去重新探索解空間。為了驗證算法的有效性,采用了眾多旅行商問題(TSP)標準算例進行測試。實驗結(jié)果表明,對于小規(guī)模TSP,該算法可以找到歷史最優(yōu)解;對于大規(guī)模TSP,如城市數(shù)在100以上的問題,也可以找到滿意解,與已知最優(yōu)解之間偏差度較小,通常在5%以內(nèi)。

基于漢明距離的改進粒子群算法

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