改進(jìn)粒子群算法研究及其在網(wǎng)絡(luò)路由中的應(yīng)用.pdf

1、粒子群算法是一種隨機(jī)搜索算法。它借鑒了生物群落捕食的機(jī)理，簡(jiǎn)單通用、魯棒性強(qiáng)、適合于并行處理，是一種有效的全局搜索方法，在多個(gè)方面得到了成功的應(yīng)用。但粒子群算法也存在易早熟、局部搜索能力差等缺點(diǎn)。本文對(duì)基本粒子群算法及其改進(jìn)算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和研究，主要研究如下： 第一，針對(duì)基本粒子群算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的粒子群算法。該算法將整個(gè)種群分成兩部分，一部分粒子仍按原方向飛行，而另外一部分粒子(變異粒子)不再朝

2、群體最優(yōu)解方向飛行，而是向反方向飛行，這樣就提高了種群的多樣性，擴(kuò)大了搜索的空間，改善了常規(guī)粒子群算法擺脫局部最優(yōu)解的能力。在此基礎(chǔ)上，還進(jìn)一步討論了變異率對(duì)尋優(yōu)結(jié)果的影響。 第二，將本文所提改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于工業(yè)PID控制器的參數(shù)整定，以及帶約束優(yōu)化的工業(yè)設(shè)計(jì)中，均取得了非常理想的效果。 第三，目前，離散粒子群算法的研究還比較少。針對(duì)基本粒子群算法求解旅行商問題(TSP)時(shí)的缺點(diǎn)，如速度慢、效率低且難以表達(dá)。本文提出

3、了一種和遺傳算法結(jié)合的混合粒子群算法。采用類似遺傳算法的變異、交叉操作，使得位置更新和速度更新公式易于表達(dá)。讓整個(gè)粒子群分成多個(gè)種群分別進(jìn)行預(yù)選式進(jìn)化，得到了具有局部較優(yōu)基因組合的新粒子，以此組成新的種群進(jìn)行全局性的優(yōu)化。應(yīng)用于TSP問題的仿真表明，它是一種穩(wěn)定、高效的優(yōu)化算法。 最后，將本文所提混合粒子群算法應(yīng)用于IP網(wǎng)絡(luò)的QoS路由優(yōu)化中，以滿足QoS要求的同時(shí)又使所選路徑費(fèi)用最小為優(yōu)化指標(biāo)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)的仿真實(shí)驗(yàn)表明，此算法具有