结合遗传算法的粒子群算法改进与应用Improvement and Application of PSO with GA
李森林;邓小武;
摘要(Abstract):
标准粒子群算法(PSO)容易陷入局部最优解,导致收敛速度慢、效率低.文章结合遗传算法提出了改进的组合粒子群算法,在每次迭代后应用随机函数随机选择下一次迭代所使用的变异策略或交叉策略.由测试数据表明组合粒子群算法在求解TSP时性能上有很大提高.
关键词(KeyWords): 粒子群算法;旅行商问题;变异策略
基金项目(Foundation):
作者(Authors): 李森林;邓小武;
DOI: 10.16074/j.cnki.cn43-1394/z.2013.05.017
参考文献(References):
- [1]卞锋.粒子群优化算法在TSP问题中的研究及应用[D].江苏:江南大学,2008.
- [2]Shi Yuhui,Eberhart R.Fuzzy adaptive particle swarmoptimization[A].Pro IEEE Int conf on EvolutionaryComputation[C].Washington DC,1999:1939-1944.
- [3]Eberhart R,Shi Y.Praticle swarm optimization:developments,applicationgs and resources[C].ProcCongress on Evolutionary,computation,Piscataway,NJ,2001:81-86.
- [4]王岩.粒子群算法在求解组合优化问题重的应用[D].吉林:吉林大学,2007.