【摘 要】
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粒子群算法是基于群体智能自行搜索的优化算法,其原理简单,算法易理解,不依赖于实际问题,通用性强,算法易实现。该算法一经提出,就吸引了许多学者的关注,逐渐成为一个新的研究热点。
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粒子群算法是基于群体智能自行搜索的优化算法,其原理简单,算法易理解,不依赖于实际问题,通用性强,算法易实现。该算法一经提出,就吸引了许多学者的关注,逐渐成为一个新的研究热点。本文对粒子群算法的原理、主要步骤、特点进行了详细介绍,分析了算法的两种搜索模式,指出了每种模式的优缺点,从不同角度总结了算法的改进措施。惯性权重是粒子群算法速度更新公式中的重要参数,它的出现平衡了前一代速度对当代速度的影响,又平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。本文给出线性和非线性相结合的惯性权重自适应粒子群算法,即将惯性权重的取值随迭代次数变化而变化,前一阶段,随迭代次数线性递减,有利于群体的全局搜索;后一阶段,随迭代次数非线性变化,有利于群体的局部搜索。同时,为了避免群体陷入局部最优,将“多种群”思想和惯性权重自适应相结合,给出了线性和非线性相结合的惯性权重自适应多种群粒子群算法。将种群平均分成若干子种群,每个子种群按照惯性权重自适应策略,独立的进行搜索,直到每个子种群都搜到最优位置,将各个子种群的最优位置保留,组成新的初始种群。新的初始种群再按照惯性权重自适应进行搜索,直到搜索到最优位置为止。为了验证改进算法的有效性,本文通过几个测试函数对改进策略进行验证,实验结果表明了算法具有较好的性能。对一般车辆路径问题进行描述,在此基础上给出了一种定配送车辆数的车辆路径问题模型,并采用本文给出的改进算法来解决这一车辆路径问题。应用改进算法来解决一个典型的车辆路径问题案例,并将运行结果和采用遗传算法、改进粒子群算法的运行结果进行了比较,表明本文改进算法更有效。
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