【摘 要】
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通过加强粒子群优化(PSO)算法处理约束和整数变量的能力,使其适于求解混合整数非线性规划(MIN-LP),构建了一种混合粒子群优化(HPSO)算法.建立了种群的约束矩阵来反映其解满足
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通过加强粒子群优化(PSO)算法处理约束和整数变量的能力,使其适于求解混合整数非线性规划(MIN-LP),构建了一种混合粒子群优化(HPSO)算法.建立了种群的约束矩阵来反映其解满足约束的情况,运用Pareto支配概念评价解的优劣,确定种群的局部最优点和全局最优点.通过增设基于距离函数的概率取整操作和随机变异的解修复操作,加快了搜优速率.利用各粒子的局部最优点信息更新速度,采用多粒子群策略增强了种群多样性.实例测试结果显示,与其他算法相比,HPSO算法具有更好的全局寻优能力,收敛速度更快.
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