粒子群算法及其應(yīng)用.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是一種新型的優(yōu)化算法。因其概念簡(jiǎn)單，參數(shù)較少，易于實(shí)現(xiàn)，自提出以來受到國(guó)內(nèi)外研究者的高度重視并被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域。但粒子群算法無論是理論還是實(shí)踐都尚未成熟，由于基本粒子群算法隨機(jī)性較強(qiáng)，使其存在易陷入局部最優(yōu)導(dǎo)致的收斂變慢、精度低等問題。因此尋求求解實(shí)際問題的更加有效的粒子群改進(jìn)算法是很有意義的。論文主要探討了一種粒子群算法與遺傳算法的混合策略，并加入災(zāi)變操作，解決旅行商問題，并用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化模型進(jìn)

2、行了優(yōu)化。
　　 首先基于對(duì)粒子群優(yōu)化算法原理的分析，論文對(duì)粒子群遺傳算法混合策略進(jìn)行了探討。該算法的主要特點(diǎn)是：在進(jìn)行粒子群優(yōu)化操作前加入遺傳算法的選擇交叉操作，保持了群體粒子的多樣性，提高了算法的性能，同時(shí)針對(duì)粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)值的缺陷，加入災(zāi)變操作，即當(dāng)算法達(dá)到所設(shè)置的災(zāi)變條件時(shí)，保留一個(gè)全局最優(yōu)解，其他種群重新初始化。通過三個(gè)不同類型的基準(zhǔn)函數(shù)實(shí)例的計(jì)算，驗(yàn)證了混合算法比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的性能更好。
　　

3、 無線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化問題比較復(fù)雜，論文嘗試將粒子群算法應(yīng)用到無線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化問題中。針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)中傳感器的拓?fù)湮恢茫⒘艘粋€(gè)簡(jiǎn)單的優(yōu)化模型，并根據(jù)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的部分操作進(jìn)行了改進(jìn)，完成了對(duì)模型的優(yōu)化。
　　 旅行商問題是組合優(yōu)化問題中最為著名的典型的不確定多項(xiàng)式難題。許多實(shí)際問題都可以轉(zhuǎn)化為旅行商問題。因此，各種求旅行商問題近似解的優(yōu)化算法應(yīng)運(yùn)而生。論文將帶交叉操作的粒子群遺傳混合算法以及帶災(zāi)變操作的粒子群遺傳混合