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根据柔性作业车间的生产特点,对基本猫群优化算法进行设计和改进,提出了一种改进型猫群优化算法(ImprovedCatSwarmOptimization,ICSO),用于优化车间内工件的最大完工时间。算法
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似,是一种基于叠
粒子群算法求解旅行商问题,matlab程序
多车场多车型车辆调度问题优化是物流配送中的典型NP难解问题,针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢,易早熟收敛等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法对种群中的粒子采用一定的概率进行柯西变异,使算法
为改善多目标粒子群算法的收敛性和多样性,通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的研究,采用随机选取和评估选取相结合的方法选取全局极值和个体极值,提出了一种可用于解决多目标优化问
针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁
某服装企业决定加工9批本企业品牌服装,因季节变化关系,每批产品都有一个交货期限,如果在此期限之前完成,则产品可以较高的价格出售,超过期限则将面临更激烈的价格竞争而减少生产效益。假设各批次服装的加工时间
通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力,提出了量子粒子群优化算法(QPSO),并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明,通过适当的参数设置,并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代
广西师范大学 硕士学位论文 粒子群算法在最优化问题中的研究 姓名梁军 申请学位级别硕士 专业计算机软件与理论 指导教师王强 20080401 广西师范大学硕士学位论文 粒子群算法在最优化问题中的研究
基于COI分类存放的思想,同时考虑到货位分配问题中存取开销和占地花费的平衡,提出了一种混合粒子群算法以解决仓库货位优化分配问题.建立货位分配模型,并引入了货物的COI值对货物进行重新分类.将粒子群算法
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