论文部分内容阅读
提出了一种改进粒子群优化算法，对标准粒子群优化算法中影响粒子移动方向的4个因子进行了讨论及优化设定，并设计了一种基于随机变异思想的选择操作，在粒子陷入局部极值点时，重新部署粒子，有利于粒子跳出局部极值点，快速搜寻到最优解。该算法继承了标准粒子群优化算法计算简洁的特点，对经典的测试函数计算表明，该算法的收敛精度和鲁棒性均优于标准粒子群优化算法。将该算法应用于组播路由优化问题，仿真试验表明，该算法能快速、准确地构建满足时延要求，链路代价最小的组播树。