離散二進制微粒群算法.pdf

皇王型量墨!；|!：鱟堂塑．． ．． 2005年增刊

離散二進制微粒群算法

喬立巖 馬云彤 彭喜元

(哈爾濱工業大學電氣工程及自動化學院自動化測試與控制系 哈爾濱 150001)

Swarm

摘要：微粒群(Particle

了比較，為了評價不同算法的性能，提出了算法搜索效率的評價方法。實驗表明雖然BPSO的速度不及PSO和GA，但

是對于局部極值復雜的問題，它的搜索效率卻高于二者。

關鍵宇： 離散微粒群算法遺傳算法搜索效率

DiscreteVersionof

ParticleSwarm

Binary Optimization

Qiao Ma Xiyuan

Liyan YuntongPeng

(HarbinInstitute Harbin150001)

ofTechnology

Abstract：ParticleSwarm beenusedtosolvecontinuousforits offast and

speed

optimization(PSO)has problemadvantage

dimension andEberhart adiscrete versionofthe SWalTII

independence．In1997，Kennedy proposed binary particle algorithm

as

solvecombinatorialsuch and BPSOwithbasicPSOand

(BPSO)to problemsschedulingrouting．Thispapercompared genetic

threebenchmarkrun．ions．AnevaluationWas toevaluatedifferent

algorithm(GA)in equationproposed algorithm’Ssearching

shown the was

BPSO’S slowerthanGAandbasic itsSUCCESSrate

efficiency．Experimentsalthough optimizationspeed PSO，but

was thanthem in local

higher especiallycomplexoptimaproblems．

swarrn

particle

Keywords：Binaryoptimization；geneticalgorithm；searchingefficiency．

遺傳算法(GA)、標準PSO算法和BPSO算法的性能

1前言 進行了比較。

Kennedy和Eberhart受到鳥群捕食行為的研2PSO算法

究結果啟發，于1995年提出微粒群優化(Panicle

Swarm

Optimization)算法。PsO算法具有執行速

假設在一個D維的目標搜索空間中，有m個

度快、受問題維數變化影響小等優點，迅速得到

總結

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