王文峰
- 作品数：3 被引量：32H指数：3
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：重庆市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 求解TSP问题的自逃逸混合离散粒子群算法研究被引量：13
- 2007年
- 通过对旅行商问题(TSP)局部最优解与个体最优解、群体最优解之间的关系分析,针对DPSO算法易早熟和收敛慢的缺点,重新定义了离散粒子群DPSO的速度、位置公式,结合生物界中物种在生存密度过大时个体会自动分散迁徙的特性和局部搜索算法(SEC)后,提出了一种新的自逃逸混合离散粒子群算法(SEHDPSO)。自逃逸思想是一种确定性变异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过自逃逸行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷。仿真结果表明,SEHDPSO算法比混合蚁群算法(ACS+2-OPT)具有更好的收敛性和搜索效率。
- 王文峰刘光远温万惠
- 关键词：离散粒子群算法旅行商问题
- 求解TSP问题的混合离散粒子群算法被引量：16
- 2007年
- 重新定义了离散粒子群算法DPSO的速度和位置公式,使其适宜求解离散问题．针对DPSO易早熟、收敛慢的缺陷,建立局部极小区域的扰动机制,在结合局部搜索算法PSEC后,提出了一种混合离散粒子群算法HDPSO．
- 王文峰刘光远温万惠
- 关键词：离散粒子群算法组合优化
- 离散粒子群算法的改进研究及其在优化问题中的应用
- 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是由美国的Eberhart和Kennedy在1995年提出的一种高效的并行优化算法。由于该算法具有深刻的智能背景，且简单、易实现，因此，一经...
- 王文峰
- 关键词：离散粒子群算法旅行商问题
- 文献传递
