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粒子群算法在求解整数规划问题时局限性表现在什么地方?

这么高级的问题不悬赏分?还是仔细查查资料吧,应该是算法的早熟问题就是很快就得出结果,从而不能达到全局最优解.具体不太清楚.

要明白粒子群算法中,粒子的位置即代表了问题的解,例如你需要求一条路径 路径上假定N个节点 那么N即是这个粒子中的维度

一般就是在跟新粒子位置后,对粒子进行离散点处理.比如:你的粒子的离散点是0到9的整数.那么对每个粒子更新位置后,比如是在(0,1)范围内的随机数.那么就(0,0.1)范围令其值为0;(0.1,0.2)范围令其值为1;(0.9.1)范围令其值为9.当然初始位置值也需要这样处理.

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一个以上的目标,以优化相对传统的多目标优化方法在解决多目标问题,PSO具有很大的优势.首先,PSO算法和高效的搜索功能,有利于在这个意义上,多目标的最优解;其次,PSO代表了整个解决方案的人口集固有的并行性,同时搜索多

优点:搜索速度快、效率高,算法简单,适合于实值型处理.缺点:对于离散的优化问题处理不佳,容易陷入局部最优

粒子群陷入局部最优在所难免,建议可以采取加大权重因子的方法,或者一些改进的粒子群算法会提出对收敛的种群进行干扰,从而产生新的种群,另外可以采用量子粒子群算法,在局部最优问题上解决的还算可以

粒子群算法是一个很老的算法了,现在人们已经都做了很多改进,这些方面的资料也很多,和其他智能算法都一样,思路都大同小异.至于该进,我认为可以把模糊和模拟退火加进去,那样应该效果还是可以的.

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