一种基于浓度的粒子群优化算法.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-07 10:57:16

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一种基于浓度的粒子群优化算法.pdf

免疫粒子群优化算法.pdf

摘　要: 结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想, 提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题. 与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较, 24 种混合粒子群算法的效果都比较好, 其中交叉策略D 和变异策略F 的混合粒子群算法的效果最好, 而且简单有效. 对于目前仍没有较好解法的组合优化问题, 通过此算法修改很容易解决. 关键词: 粒子群算法; 遗传算法; 模拟退火算法; 蚁群算法; 旅行商问题

融入免疫思想的改进型粒子群优化算法.pdf

 1 群智能算法的生物学背景  2 模拟鸟群行为的粒子群优化算法  3 模拟蚁群行为的蚁群优化算法群智能算法（swarm algorithms，SI）：受动物群体智能启发的算法。群体智能：由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。群智能算法包括：粒子群优化算法、蚁群算法、蜂群算法向大自然学习  遗传算法(GA) 物竞天择，设计染色体编码，根据适应值函数进行染色体选择、交叉和变异操作，优化求解  人工神经网络算法(ANN) 模仿生物神经元，透过神经元的信息传递、训练学习、联想，优化求解  模拟退火算法(SA) 模模仿金属物质退火过程

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