文献类型：期刊文章

作　　者：高海兵[1] 周驰[1] 高亮[1]

机构地区：[1]华中科技大学机械科学与工程学院工业工程系,武汉430074

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(50305008)资助

年　　份：2005

卷　　号：28

期　　号：12

起止页码：1980-1987

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006039650218)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度-位移更新操作,在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型(GPSO),使其适用于解决离散及组合优化问题.GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理,但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计,也可实现与已有方法的融合.该文以旅行商问题(TSP)为例,针对遗传算法(GA)解决该问题的成功经验,使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子,进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型,并以Inver over算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法.与采用相同遗传操作的GA比较,基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高,同时计算费用显著降低.

关 键 词：广义粒子群优化模型  旅行商问题 Inver  over算子  

分 类 号：TP18]