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改进粒子群优化算法求解旅行商问题 总被引:15,自引:0,他引:15
提出了一种改进粒子群学习算法,在改进的算法中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且按照一定的概率向其他个体学习。这种强化后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。同时借鉴单点调整算法思想,提出了调整因子和调整序概念用以重构粒子群算法。最后,用改进后的粒子群算法求解旅行商问题,数字仿真表明了算法的有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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本文提出了一种改进粒子群优化算法。在进化中增加了个体间的协作机制,这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。最后将该方法用于PERT网络工期一费用模型求解,数字仿真表明了算法的有效性。 相似文献
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随着多核技术的不断发展,多核CPU已经成为处理器市场的主流。如何充分利用多核的优势提高应用程序的性能是开发人员不得不面对的课题。多核系统为开发人员提供了一个实现并行计算的重要平台。文中探讨了基于双核系统的快速排序的效率,介绍了C#线程编程的相关知识,并在此基础上实现了基于双核系统的多线程的快速排序算法,实验结果表明该算法较传统快速排序算法而言,算法执行效率得到了很大的提升。 相似文献
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分析了单点调整思想自探索粒子群算法求解TSP问题的不足,并以此为基础构造了求解TSP问题的增强型自探索粒子群算法。在算法中进一步强化了粒子的自探索行为,增加了随机序列段调整思想,以提高算法发现全局最优解的概率。实验结果分析,表明了该增强型自探索粒子群算法具有较强的全局搜优能力,比其他同类算法获得了质量更高的解。 相似文献
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