基于牛顿力学和博弈论模型的粒子网络优化算法

• 作者: 易云飞 林郭隆 殷智 苗剑
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 牛顿力学 博弈论模型 泊松分布 粒子网络 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 28-36,103
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 7319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2016.070

摘要

为克服标准粒子群算法在求解高维TSP问题时求解精度不高、易陷入局部最优等不足,将每个粒子均赋予质量和加速度,利用泊松分布和牛顿第二运动定律动态调整粒子加速度,并将粒子维数以相似度划分为优势部分和劣势部分,正常更新时只对劣势部分进行相应处理,保持并扩大其优势部分以提高收敛速度,扰动时更新其优势部分以达到远离当前粒子网络的目的来跳出局部最优.当有粒子碰撞时,引入反向学习策略处理粒子,选择合适的降速模型来提高收敛速度.最后,将改进后的算法用于求解TSPLIB中的标准实例问题,并与经典算法进行比较.试验结果表明,提出的新算法在求解旅行商问题时具有高效率、低迭代次数及强收敛等特性.该结果可为智能算法在求解优化问题时提高精确性和加快收敛等方面的研究提供一定的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林郭隆	武汉大学计算机学院	3	12	2.0	3.0
2	殷智	河池市人民政府办公室	2	3	1.0	1.0