【摘 要】
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微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,
【机 构】
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太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60674104）,山西省自然科学基金项目（2007011046）.
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微粒群算法提出以来一直不能较好的解决离散及组合优化问题,针对这个问题,通过对微粒群算法的优化机理的分析,对原有的微粒群进化方程中的速度和位置的更新等进行重新的定义,同时提出一种具有自适应能力的惯性因子,使其适合解决TSP这样的组合优化问题。针对过去的离散算法整体调整容易形成对路径的破坏这一缺点,在重新定义的算法上加入局部调整的策略,形成一种局部调整的离散微粒群算法（local adjustive discrete PSO,LADPSO）,通过在ch31和eil51上的试验,证明了该算法在解决这一问题上是可
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