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基于遗传算法和粒子群优化的混合算法,时小虎,韩世迁,本文从进化计算的框架角度,比较分析了遗传算法与粒子群算法的个体、特征以及相关操作的异同,互相取长补短,构造了基于实数编码
为了获得更加理想的配送车辆调度方案,提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型,并以配送路径最短作为目标函数,然后采用粒子群算法对模型进行求解,并对每次
标准粒子群算法在寻优过程中,容易陷入局部最优解。为解决这一问题,混合粒子群算法摒弃了传统的粒子位置更新方法,引入了遗传算法中的交叉和变异操作,通过粒子与个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来
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为优化混合传感网络覆盖性能,基于粒子群算法提出一种优化策略,并通过引进扰动因子,有效地避免了算法陷入早熟陷阱,加速了算法收敛。通过仿真实验,验证了该优化算法能够有效地提高网络覆盖性能,并与最新的算法进
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混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法局部搜索能力差,因而优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入量子粒子群算法的搜索策略,提出了一种基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法
