【摘 要】
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针对基本粒子群优化算法(PSO)容易早熟收敛,陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法(SA)引入PSO中,提出一种粒子群与模拟退火相结合的混合算法.该算法结合了PSO的快速寻优能力和S
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,安徽,合肥,230027
【出 处】
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2010系统仿真技术及其应用学术会议
论文部分内容阅读
针对基本粒子群优化算法(PSO)容易早熟收敛,陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法(SA)引入PSO中,提出一种粒子群与模拟退火相结合的混合算法.该算法结合了PSO的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,利用PSO算法产生SA算法的初始解,保证了群体的多样性,避免了种群的退化.通过与模拟退火、基本粒子群算法和带突变的粒子群算法进行对比实验,证明了所提算法在求解中国旅行商问题(CTSP)中的效果最好,是一种效率较高的改进算法.
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