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摘要:
粒子群算法是新型智能优化算法且已被应用于诸多领域,但在求解最优路径时显现出易陷入局部最优的缺点.为此根据地理坐标数据通过数学公式推导得到PSO算法所需的初始化数据,在算法寻优过程中将自平衡策略和变异思想结合协助粒子群迭代与更新,提出一种求解最优路径的新型混合PSO算法.该算法引入了适合此问题的自平衡变异策略来提高算法求解精度,使得算法摆脱局部最优.实验以Visual Studi02005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解最优路径问题,而且比离散PSO算法、自平衡PSO算法的解更优,从而性能得到改善.
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文献信息
篇名 一种求解最优路径的新型混合PSO算法研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 最优路径 PSO算法 自平衡变异 混合PSO算法
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 165-167,170
页数 4页 分类号 TP301|TP391
字数 4468字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方昕 安康学院电子与信息工程系 27 91 5.0 8.0
2 吕方兴 安康学院电子与信息工程系 4 16 2.0 4.0
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PSO算法
自平衡变异
混合PSO算法
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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