在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO)。为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化。关键词:粒子群算法(PSO),;遗传算法(GA);粒子群算法与遗传算法混合优化算法(GA-PSO)中图分类...
PSO-GA即粒子群算法与遗传算法结合,解决TSP问题。 在粒子群算法里面用遗传算法的交叉和变异代替了粒子的飞行。 其中变异保证了多样性,交叉使最优解中的部分得到继承。 城市的坐标写在txt文件里,可手动更改城市数量和城市坐标。 ID:2369662067886157
粒子群算法是一种通过模拟粒子在空间中的运动来求解最优解的算法。而遗传算法则是通过模拟生物进化的过程来寻找最优解的算法。二者结合，就形成了PSO-GA算法。在PSO-GA算法中，粒子群算法的粒子飞行被替换成了遗传算法的交叉和变异。其中，变异操作保证了多样性，而交叉操作则使得最优解中的部分得到继承。这使得算法...
粒子群算法与遗传算法的结合研究粒子群中的每个粒子进行的优化搜索都是在由一群随机初始化形成的粒子而组成的一个种群中通过以上信息改变自己的位置整个算法以迭代的方式进行的以上构成了粒子群优化算法的基本思想 第2 9卷第 6期 Vo. No6129. 济 宁学院学报 JunlfJnn iest ora iigUnvrioy 200 8年1 2月...
粒子群算法与遗传算法混合优化算法(GA—PSO)自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法,遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种...
基于遗传算法与粒子群算法的配电网无功优化 根据遗传算法(GA)收敛效果好和粒子群算法(PSO)收敛速度快的特点,将两者相结合对配电网无功优化模型进行求解.计算结果表明:该算法是收敛的,有效的. 李正燕 - 《金陵科技学院学报》 被引量: 0发表: 2007年 粒子群算法及其与遗传算法的比较 根据遗传算法(GA)收敛效果好和...
元启发式算法是启发式算法的改进,它是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,下列元启发式算法中,包含“交叉”与“变异”操作的是()。A.遗传算法B.粒子群算法C.差分进化算法
Narayanan等人于1996年首次将量子理论与进化算法相结合,提出了()的概念。A.遗传算法B.粒子群算法C.量子遗传算法D.蚁群算法
本发明涉及一种基于遗传算法与粒子群算法相结合的流水车间调度方法.该方法适用于车间调度领域,该算法针对其容易发生早熟,收敛速度慢,后期搜索性能和个体寻优能力降低等缺点将粒子群算法和遗传算法相结合,不仅增加了粒子的多样性,还降低了算法因后期种群过于密集而陷入局部最优的可能,加速了进化过程提高了收敛效率和群体...