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改進局部搜索混沌離散粒子群優化算法

大小:0.89 MB 人氣: 2017-12-26 需要積分:1

  針對基本離散粒子群優化( DPSO)算法收斂速度慢、易于陷入局部最優等問題,提出了一種基于優秀系數的局部搜索混沌離散粒子群優化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商問題(TSP)。基于輪盤賭選擇原理,給每段路徑設定一個合理的優秀系數,以提高短邊被選擇的概率,從而有利于提高算法的尋優能力和收斂速度;為了進一步提高解的精確性,在算法機制中添加了局部搜索策略,通過調整每個城市在給定鄰城內的城市路徑,提高算法的局部搜索能力;另外,在算法的迭代公式中加入了混沌序列來提高粒子的隨機性和多樣性,增強了算法的全局搜索能力。最后用國際通用的TSP數據庫(TSPLIB)中的若干經典實例對算法進行了測試,并與粒子群優化(PSO)算法、改進的PSO(IPSO)算法和混沌PSO( CPSO)算法等進行了比較。實驗數據顯示,在相同的實驗條件下,與其他算法相比,ILCDPSO算法獲得最優解的平均迭代次數較少且獲得最優解的次數比例最高。研究結果表明,加入優秀系數后,ILCDPSO算法在收斂速度、全局尋優能力以及穩定性方面均優于其他算法。

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