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
遗传算法是研究TSP问题中最为广泛的一种算法,它具有全局搜索的能力.而粒子群算法收敛速度较快,但容易造成局部最优的情况.本文基于遗传算法的交叉变异设计了混合粒子群算法,通过对TSP问题求解分析,证实该方法提高了标准粒子群的搜索能力,获得了较高的收敛速度和近似最优解. 标准粒子群算法在极值寻优的过程中,根据粒子...
在PSO-GA算法中，城市坐标可以通过txt文件来指定，同时也可以手动更改城市数量和城市坐标。这使得算法更具有灵活性和适用性。总的来说，PSO-GA算法是一种结合了粒子群算法和遗传算法的优化算法，适用于解决TSP问题。通过保证多样性和优化继承，PSO-GA算法能够更快速地找到问题的最优解。同时，灵活的txt文件设置也使得...
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...
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 , 两种 算法有机 结 在将 合, 出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算 法( A—PO)为 了验证该 G提GS。A—P O混合优化算法是否具有 S 良好 性能,该算法用于一 些标 准 测试 函数 的优 化。将 关键词 : 粒子群算法( S ,遗传 ...
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...
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