【摘 要】
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本文引入了种群局部最优判断策略和保持粒子间的差异度策略,在种群初始化时引入了NEH启发式策略,保证了初始解的质量,提出了一种改进的粒子群算法(IPSO).改进算法克服了基本粒子群算法(BPSO)容易陷入局部最优,进化后期容易堆积在局部最优点等缺点.最后,用基本粒子群算法(BPSO)和改进粒子群算法(IPSO)对经典的一些置换flowshop benchmark问题和实际问题进行了仿真,结果证明改进
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,浙江杭州310023;浙江工业大学 信息学院,浙江杭州310023
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本文引入了种群局部最优判断策略和保持粒子间的差异度策略,在种群初始化时引入了NEH启发式策略,保证了初始解的质量,提出了一种改进的粒子群算法(IPSO).改进算法克服了基本粒子群算法(BPSO)容易陷入局部最优,进化后期容易堆积在局部最优点等缺点.最后,用基本粒子群算法(BPSO)和改进粒子群算法(IPSO)对经典的一些置换flowshop benchmark问题和实际问题进行了仿真,结果证明改进算法比BPSO和GA更有效.
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