陈国鸿
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
- 供职机构：河池学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于k-means的改进粒子群算法求解TSP问题被引量：5
- 2012年
- 文章借鉴了贪心算法的思想产生初始种群,重新定义了粒子的位置、速度等,提出了适合求解旅行商问题的基于k-means的改进粒子群算法。两个种群同时寻优,种群个体最优之间以一定概率进行交叉,减小算法陷入局部最优的概率,提高粒子向更好解进化的速度。实验证明,改进后的粒子群算法能有效地求解TSP问题。
- 易云飞陈国鸿
- 关键词：粒子群算法旅行商问题贪心算法
- 一种基于收缩因子的改进粒子群算法被引量：8
- 2009年
- 针对基本粒子群优化算法(简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种既保持粒子活性又保证粒子快速收敛于全局极值点的改进粒子群优化(XARPSO)算法。在算法运行过程中,如果种群多样性逐步减小,直至超出下限时,种群不再向整体最优位置靠近,而是纷纷远离该最优位置,从而执行了"扩散"操作,而当种群多样性逐步增大,直至超出上限时,种群又开始向整体最优位置靠拢,即执行了"吸引"操作,从而保持了粒子的多样性。同时,该方法引入收缩因子的概念,即通过正确选择惯性权重系数与加速常数即学习因子这些控制参数的值的方法,确保算法收敛。
- 易云飞陈国鸿
- 关键词：扩散
